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不属于语音识别预处理的步骤是哪个?
A. 去重
B. 降噪
C. 静音切除
D. 标准化
答案：A
解析：语音识别预处理手段，静音切除，降噪，平滑，标准化不包含去重
昇腾AI处理器属于以下哪一类型的AI芯片?
A. NPU
B. ASIC
C. FPGA
D. GPU
答案：A
解析：NPU(Neural-Network Processing Units，神经网络处理器)是专门用于神经网络计算处理的芯片，在电路层模拟人类神经元和突触并且用深度学习指令集直接处理大规模的神经元和突触，一条指令完成一组神经元的处理。NPU的典型代表有:华为昇腾AI芯片(Ascend)、寒武纪芯片、IBM的TrueNorth.
不属于语音声学特征的是?
A. 时长
B. 语义
C. 频率
D. 振幅
答案：B
解析：声学语音学:研究怎样对语言的声音进行声学分析，比如声波的频率、时长、振幅等。重点是声学两个字
利用gensim实现word2vec时，哪个参数代表输出词向量的维度
A. hs
B. min_count
C. size
D. window
答案：C
解析：size:是指输出的词的向量维数，默认为100。大的size需要更多的训练数据，但是效果会更好.推荐值为几十到几百
在隐马尔科夫模型中，以下哪一选项可以用高斯混合模型GMM来计算得到?
A. 语言概率
B. 转移概率
C. 观测概率
D. 初始概率
答案：C
解析：在隐马尔科夫模型中，观测概率是指某一隐藏状态下生成观测值的概率。高斯混合模型GMM是一种用于表示具有多个高斯分布概率密度函数的模型，它能够有效地描述连续变量的概率分布。由于观测值往往是连续的，因此可以使用高斯混合模型GMM来计算观测概率。而语言概率、转移概率和初始概率在隐马尔科夫模型中通常不涉及连续变量的概率分布描述，因此不适用高斯混合模型GMM来计算。
HSV颜色空间的V分量表示色彩的明亮程度(vlue)，该取值范围是多少?
A. 0到1
B. 0到100
C. 1到100
D. 0到99
答案： A
解析：这道题考查对HSV颜色空间中V分量取值范围的了解。在HSV颜色模型里，V分量代表色彩的明亮程度。从专业知识角度，其取值范围通常是0到1来精确表示不同的明亮程度。其他选项如0到100、1到100、0到99均不符合HSV颜色空间中V分量的标准取值范围。
有监督算法与无监督算法的主要区别是什么?
A. 数据量
B. 验证集
C. 标签
D. 测试集
答案：C
解析：有监督学习考标签来监督
下列选项中，哪个不是关键词提取常用的算法?
A. TextRank
B. SSA
C. LDA
D. TF-IDF
答案： B
解析：TF-IDF，TextRank，主题模型算法(LSA、LSI、LDA)
一幅32级的灰度图像，每个采样点从最暗到最亮可以分辨多少个级别:
A. 64
B. 128
C. 256
D. 32
答案：D
解析：在灰度图像中，级别或称为灰度级，代表了图像中每个采样点从最暗到最亮可以分辨的不同亮度层次。题目中明确指出是一幅32级的灰度图像，因此每个采样点可以分辨的级别就是32个，
以下哪一选项属于马尔科夫链的学习算法?
A. 维特比算法
B. Baum-Telch算法
C. 穷举法
D. 前向后向算法
答案： B
解析：在给出的选项中，需要识别出哪一种算法属于马尔科夫链的学习算法。Baum-Welch算法是隐马尔科夫模型(HMM的一种训练算法，用于学习模型的参数，它属于马尔科夫链相关的学习算法。维特比算法并非马尔科夫链的直接学习算法;穷举法是一种通用的搜索算法，并不特定于马尔科夫链;前向后向算法通常用于概率图模型的推断，而非特指马尔科夫链的学习。因此，B选项Baum-Telch算法是答案：。
以下哪个选项不是机器学习中的集成学习算法?
A. Bagging
B. Boosting
C. Stacking
D. Marking
答案： D
解析：Bagging表示装袋法，Boosting表示激励法，Stacking均为集成学习方法
图像分类主要依据?
A. 颜色
B. 形状
C. 特征
D. 图像大小
答案： C
解析：分类的依据是从图像中提取的特征
1997年，IBM开发的一台超级电脑打败了前世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。以下哪项是这台计算机的名字?
A. Deep Mind
B. Deep Blue
C. Deep Green
D. Deep Thinking
答案：B
解析：1997年，IBM开发的超级电脑名为DeepBlue，它成功打败了前世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。这一事件是人工智能领域的一个重要里程碑，展示了计算机在复杂策略游戏中的能力。
华为于哪一年推出了Ascend系列IP和系列处理器?
A. 2018
B. 2016
C. 2019
D. 2017
答案：C
答案解析华为Ascend系列是其推出的智能手机产品系列，同时也包括了其自主研发的处理器系列。根据公开资料和历史记录，华为在2019年推出了Ascend系列IP和处理器，这标志着华为在自主芯片研发上取得了重要进展。因此，正确答案是C，即2019年。
不属于语音特征提取方法的是()
A. PLP
B. RNN
C. MFCC
D. LPC
答案： B
解析：B为特征提取模型，其它均为特征提取方法
不属于HMM三大问题的是
A. 测试
B. 评价
C. 训练
D. 解码
答案：A
解析：HMM (HiddenMarkovModel，隐马尔可夫模型)的三大核心问题是评价问题、训练问题(或称为学习问题)和解码问题。评价问题是指给定模型和观测序列，计算该序列出现的概率;训练问题是指给定观测序列，调整模型参数以使得该序列出现的概率最大;解码问题是指在给定模型和观测序列的情况下，寻找最可能的隐藏状态序列。而测试问题并不属于HMM的三大问题范畴，它通常指的是使用模型进行预测或评估，但这并不构成HMM理论中的独立问题。
修改HSV彩色空间的H分量，会改变图像的什么?
A. 色相(图像冷暖感觉)
B. 亮度(V)
C. 饱和度(S)
D. 对比度
答案： A
答案解析。
在HSV彩色空间中，H分量代表色相，它决定了颜色的基本特性，如红色、蓝色、绿色等，以及这些颜色给人的冷暖感觉。因此，修改H分量会直接影响图像的色相，从而改变图像的整体颜色表现和冷暖感觉。亮度(V)由V分量决定，饱和度(S)由S分量决定，而对比度则与多个色彩分量之间的相对差异有关，它们均不会因H分量的改变而发生变化。
高斯分布又被称为?
A. 随机分布
B. 离散分布
C. 正态分布
D. 变态分布
答案： C
卡片应用也是一种快应用
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：卡片应用作为一种轻量级的应用形式，其特点与快应用相吻合。快应用通常指的是无需下载安装、即点即用的应用类型，注重快速响应和用户体验。而卡片应用往往也具备这些特点，它通过简洁的卡片式界面展示信息和功能，用户可以快速访问和使用。
tensorfow.keras中Enbedding层的作用是把输入的每个词(或字)从对应的转换成对应的词向量
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：在TensorFlow的KerasAPI中，Embedding层的作用是将输入的每个词(或字)从离散的表示转换成对应的词向量这种转换是将高维稀疏的离散数据(如单词或类别的索引)映射到低维稠密的连续向量空间中，使得神经网络能够更有效地处理和学习这些数据。通过Embedding层，模型能够捕捉到输入数据之间的语义和关系信息，从而提升模型的性能。因此，描述"Enbedding层的作用是把输入的每个词(或字)从对应的转换成对应的词向量"是正确的。
语音任务中宽且浅的DNN模型容易过拟合，窄且深的型容易欠拟合()
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：宽且浅的DNN模型容易过拟合，窄且深的模型容易欠拟合如果有一层很小，模型将有较大下降相对一个窄且浅的模型，通常一个宽目深的模型更容易找到一个好的配置
链式法则保证了从深层到浅层的误差传递?
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：对反向传播。链式求导法则用于复合函数求导，神经网络可以看做一个非常复杂的复合函数，在反向传播时，会使用链式求导来简化计算
生物的能力从后天学习得到，或者是生物的本能。机器学习是机器通过后天学习得到的能力，而除了机器学习，就是机器的本能，也就是用大量程序员的血与累铸成的"if"语句()
A. 正确
B. 错误
答案： A
解析：对干生物，能力来源通常为后天学习或本能。机器学习类似于生物的后天学习，而在当前的技术条件下，机器的能力除了通过机器学习获得、其他部分往往是基于程序员编写的代码，如大量的"if"语句来实现预定的功能，这可以类比为机器的"本能"
共现矩阵统计所有句子内词语共同出现的次数作为词的向量
A. 正确
B. 错误
答案： A
解析：共现矩阵就是统计句子内所有词语通过出现的次数
数据集扩充是防止过拟合的一个省时有效的方法
A. 正确
B. 错误
答案：A
解析：数据集扩充通过增加训练数据的多样性和数量，有助于模型学习到更多的泛化特征，从而减少对训练数据的过拟合。这是一种既省时又有效的方法，因为它不需要改变模型结构或增加额外的计算资源，仅通过数据的变换和增
就能达到防止过拟合的目的。