Câu hỏi:
22/10/2024 24Học máy có vai trò gì trong nhận dạng tiềng nói?
a) Tạo ra biểu diễn số hóá của âm thanh.
b) Kết hợp biểu cảm ngôn ngữ và cơ thể để cải thiện khả năng nhận dạng.
c) Nhận biết những đặc điểm âm thanh cá nhân để hỗ trợ nhận dạng và phân biệt tiếng nói.
d) Hiểu ngữ cảnh phức tạp và ngữ nghĩa sâu sắc trong các cuộc trò chuyện.
Sách mới 2k7: 30 đề đánh giá năng lực DHQG Hà Nội, Tp. Hồ Chí Minh, BKHN 2025 mới nhất (600 trang - chỉ từ 140k).
Quảng cáo
Trả lời:
a) Đúng : Đây là một vai trò cơ bản của nhận dạng tiếng nói. Âm thanh trong thế giới thực là dạng sóng liên tục, cần được chuyển thành dạng số hóa (biểu diễn số) để máy tính có thể xử lý. Học máy có thể sử dụng các đặc trưng từ dữ liệu số hoá này để nhận dạng và phân loại tiếng nói.
b) Sai: Nhận dạng tiếng nói chủ yếu tập trung vào phân tích âm thanh và giọng nói. Việc kết hợp biểu cảm cơ thể hay ngôn ngữ cơ thể là lĩnh vực của nhận dạng hành vi hay phân tích đa phương thức (multimodal analysis). Mặc dù có những hệ thống nâng cao có thể sử dụng thông tin từ hình ảnh hay video (như biểu cảm khuôn mặt), nhưng đây không phải là chức năng chính của học máy trong nhận dạng tiếng nói.
c) Đúng: Học máy có khả năng phân tích và nhận biết các đặc điểm cá nhân trong giọng nói, như giọng điệu, tần số, cường độ. Điều này giúp phân biệt giữa các người nói khác nhau và cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng.
d) Sai: Hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa trong các cuộc trò chuyện là nhiệm vụ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), chứ không phải của riêng nhận dạng tiếng nói. Nhận dạng tiếng nói chủ yếu liên quan đến việc chuyển đổi âm thanh thành văn bản, trong khi ngữ cảnh và ngữ nghĩa cần các mô hình ngôn ngữ phức tạp hơn để xử lý
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1:
Học máy là:
A. Chương trình máy tính có khả năng đưa ra quyết định hay dự đoán dựa trên dữ liệu.
Sqod rain
B. Khả năng máy tính phân tích dữ liệu thu nhận được để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các quy tắc được xác định rõ ràng.
C. Việc sử dụng các phương pháp và kĩ thuật cho phép máy tính học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình cụ thể.
D. Chương trình máy tính có khả năng tự cải thiện hiệu suất thực hiện nhiệm vụ thông qua việc cập nhật các dữ liệu mới sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần.
Câu 2:
Trong Học máy, việc "máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng" có nghĩa là gì?
A. Máy tính được cài đặt trước tất cả các quy tắc cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
B. Mãy tính hoạt động hoàn toàn theo một cách ngẫu nhiên và không dựa trên bất kì dữ liệu nào.
C. Máy tính chí thực hiện các nhiệm vụ đã được lập trình cụ thể từ trước.
D. Máy tính có thể tự động tìm ra các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, mà không cần con người hướng dẫn cụ thể cho từng trường hợp.
Câu 3:
Mục đích của việc chuẩn bị dữ liệu trong Học máy là gì?
A. Để tăng dung lượng dữ liệu có sẵn cho máy tính.
B. Để tạo ra dữ liệu mới từ nguồn dữ liệu hiện có.
C. Đề loại bỏ dữ liệu nhiễu, bổ sung giá trị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp.
D. Để máy tính có thể học dữ liệu một cách nhanh chóng.
Câu 4:
Học máy có thể hỗ trợ những việc nào sau đây trong chẩn đoán bệnh?
A. Dự báo tình trạng sức khỏẻ.
B. Đề xuất phương án điều trị phù hợp cho bệnh nhân.
C. Thay thế bác sĩ thăm khám và đưa ra kết quả chẩn đoán.
D. Hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn.
Câu 5:
Trong Học máy, dữ liệu có nhãn được sử dụng cho loại Học máy nào?
A. Học có giám sát.
B. Học không giám sát.
C. Học tăng cường.
D. Học máy kết hợp.
Câu 6:
Việc huấn luyện mô hình Học máy dựa trên điều gì?
A. Trích xuất dữ liệu từ nguồn ngoại vi.
B. Dữ liệu huấn luyện được chọn lọc từ tập dữ liệu thu thập được.
C. Tạo ra mô hình toán học không dựa trên dữ liệu cụ thể.
D. Cập nhật thông tin từ dữ liệu mới nhận được liên tục.
Câu 7:
Ứng dụng nào dưới đây thường được nêu như là ví dụ của Học máy không giám sát?
A. Phân tích cảm xúc từ văn bản.
B. Nhận dạng khuôn mặt.
C. Phần loại thư rác.
D. Phát hiện gian lận tài chính.
về câu hỏi!