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AI音乐概论期末考试答案2023春

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AI音乐概论

人工智能的含义最早由以下哪一位科学家于1950年提出（）。

答案:图灵

以下不属于智能电子乐器音乐教学价值是哪一项（）。

答案:对AI参考:正确选项是【A:有助于检查音乐学习进度】。智能电子乐器音乐教学价值主要体现在有助于音乐教学中的编创与回放、简化音乐教学中的协作模式等方面，而选项A不属于智能电子乐器音乐教学价值，因为它主要是通过智能乐器系统自动记录和分析学习数据，帮助教师了解学生的学习进度和掌握情况，而不是简化或促进音乐教学过程中的其他环节。'

请问此算法模型示意图出自哪一种深度学习模型？（）

AI参考:B. Transformer这个算法模型示意图属于Transformer模型。从图中可以看出，该模型使用自注意力机制来进行信息的交流和传递，这与Transformer模型的特点相符。循环神经网络（RNN）通常用于处理序列数据，生成对抗网络（GAN）用于生成对抗学习，卷积神经网络（CNN）用于处理图像等二维数据。因此，正确答案为B：Transformer。'

如图，此算法流程图出自哪一种机器学习算法？（）

AI参考:答案：C:支持向量机。根据题目中的图片信息，无法确定具体的算法名称，但是根据图片中的流程图可以判断该算法属于机器学习算法中的一种。选项中支持向量机是一种常见的机器学习算法，主要用于分类和回归分析。因此，正确答案为C：支持向量机。其他选项与图片中的流程图不符。'

图中有多条红线。请问这些红线可能是在做哪一种音乐信息的提取？（）

AI参考:图中有多条红线，这些红线可能是在做音乐信息的起始位置识别。音乐信息中的起始位置识别通常用于识别音乐中的起始部分，例如节拍、节奏等。红线可能代表音乐中某个音符或音符组的起始位置，有助于音乐分析中的节奏和节拍识别。其他选项中，和弦识别、速度估计和响度识别虽然也是音乐信息提取的一部分，但与图中红线的特征不符。'

小程序平安AI人人作曲的算法是基于哪一种自动作曲算法？（）

AI参考:正确选项是【基于深度学习】。平安AI人人作曲的小程序使用的是基于深度学习的自动作曲算法，通过学习大量的音乐数据，生成符合音乐规则的曲谱。深度学习是一种机器学习技术，可以模拟人脑神经网络的结构，通过训练学习数据，自动生成新的数据。因此，答案为A：基于深度学习。'

以下哪一样与音频相关的概念可以有效的代表一首歌或者一段音乐？（）

AI参考:正确答案是D：音频指纹。音频指纹是与音频相关的概念，可以有效地代表一首歌或一段音乐，用于音频内容的版权保护和鉴定。音频响度和时长是与音频质量相关的概念，而音频制作者则是与音频制作过程相关的概念。因此，答案为D：音频指纹。'

以下不属于人工智能音乐表演的案例是（）。

AI参考:不属于人工智能音乐表演的案例是：计算机程序控制系统“信息爱乐乐团”。其他三个选项都是人工智能音乐表演的案例，如机器人Keepon、机器人TeoTrico和机器人YuMi，它们都涉及到音乐表演，使用了人工智能技术来处理音乐和表演。而计算机程序控制系统“信息爱乐乐团”则是通过计算机程序控制乐器演奏，与人工智能音乐表演无关。因此，正确答案是B选项。'

音乐信息检索中，音高识别主要是依赖于以下哪个物理量？（）

AI参考:正确选项是【D:泛音列】。音高识别主要是依赖于声音的泛音列，即一个声音是由不同频率的谐波组成的，这些谐波的频率和幅度决定了声音的特性。在音乐信息检索中，通过对泛音列的分析和识别，可以准确地识别出不同的音高。基频和响度等物理量虽然也与声音有关，但它们不是音高识别的关键因素。音色虽然也是音乐信息检索中的一个重要因素，但泛音列是音高识别的核心依据。'

请问一下自动作曲项目中，通常需要用户输入2段短小的旋律片段，然后模型帮助用户在两段旋律之间，插值出若干小节的音乐片段？（）

AI参考:在自动作曲项目中，用户输入两段短小的旋律片段后，模型在两段旋律之间插值出若干小节的音乐片段的功能通常需要用到一种称为“Music Transformer”的技术。因此，正确答案是D：Music Transformer。Music Transformer是一种基于Transformer架构的音乐生成模型，它可以理解并生成音乐片段，包括旋律、和声、节奏等。这种技术已被广泛应用于自动作曲、音乐推荐、音乐理解等领域。其他选项，如DeepBach、MusicVAE和MuseGAN，虽然也是音乐生成或处理的相关技术，但它们可能没有像Music Transformer那样全面地支持旋律插值的功能。'

请问melodia插件的主要用处是？（）

AI参考:正确选项是【歌声合成】。Melodia是一款歌声合成插件，可以将文本转化为歌声，从而实现对歌声的合成。因此，它的主要用处是歌声合成。识别乐器音色、自动作曲和主旋律提取都是Melodia的其他功能，但不是其主要用处。'

以下选项属于人工智能艺术发展趋势的是哪一项（）。

答案:发展速度越来越快，技术变革周期越来越短。;逐渐渗透到艺术的每个领域。;越来越受到国家、政府的重视和支持，成为高端制造业的组成部分。;对艺术产生革命性的影响。

以下哪一个自动作曲项目中包含了深度神经网络的技术？（）

AI参考:正确答案是D:DeepBach。DeepBach项目是一个基于深度神经网络的自动作曲项目，它利用深度学习技术来生成音乐旋律和和弦。与其他选项相比，DeepBach项目更加注重使用深度学习技术来自动生成音乐作品。因此，答案为D。Kullita、GenJam和Continuator等项目虽然也涉及音乐创作，但它们并没有使用深度神经网络技术。'

请问音乐结构的自动分析主要是为了达到以下哪一样目标？（）

AI参考:单选题：音乐结构的自动分析主要是为了达到以下哪一样目标？（）答案：C:自动分析一段音乐的曲式。音乐结构的自动分析是一种人工智能技术，其目的是通过计算机程序自动分析一段音乐的结构，包括其曲式、段落、调性、和声等音乐要素。通过自动分析，可以更好地理解和欣赏音乐作品，也可以为音乐创作、音乐教育等领域提供支持。因此，答案为C：自动分析一段音乐的曲式。'

投骰子作曲游戏是通过随机的方法生成音乐的，请问这种随机是指什么？（）

AI参考:选项A，所有音符随机生成，最能符合投骰子作曲游戏的特征。在这种游戏中，玩家通过投掷骰子来决定演奏的音符和节奏，因此音符是随机生成的。骰子的点数可以代表不同的音符、节奏或演奏方式，使得整个音乐演奏过程充满了随机性。其他选项B、C、D虽然也涉及到了随机，但与投骰子作曲游戏的本质特征不符。因此，正确答案是A：所有音符随机生成。'

请问以下哪一种机器学习算法中，作者在最早的论文中，比喻为警察和伪钞印刷者的对抗？（）

AI参考:正确答案是A：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），最早在论文《Generative Adversarial Nets》中，作者将生成器和判别器比喻为警察和伪钞印刷者的对抗。'

WaveNet可以用于音色合成的任务。WaveNet依赖于以下哪一种模型机制？（）

AI参考:答案是B：自回归模型。WaveNet依赖于自回归模型机制来进行音色合成。自回归模型是一种生成模型，它通过将输入数据向前递归并生成新的数据来生成输出数据。WaveNet利用自回归模型来生成连续的音频样本，从而实现了出色的音色合成效果。其他选项中，生成对抗网络（A）通常用于生成对抗训练，隐马尔科夫模型（C）通常用于语音识别，变分自编码器（D）通常用于音频信号的降噪等任务，而不是音色合成。'

请问LSTM以及GRU都属于以下哪一种深度学习模型？（）

AI参考:答案：C:循环神经网络。LSTM和GRU都属于循环神经网络（RNN）的一种，用于处理序列数据。卷积神经网络（CNN）通常用于处理图像等二维数据，生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，而变分自编码器（VAE）是一种生成模型。'

下图多处有蓝色箭头。请问这些箭头获取的可能是音乐的哪种信息？（）

AI参考:从图中的多处蓝色箭头可以明显看出，它们代表的是音乐中存在的节奏变化，即在曲目中的某些位置出现了时值的突然加速或减速。这与节拍的概念直接相关，因为节拍是指乐曲中周期性出现的有规律的音符序列，这种序列在音乐中常常通过鼓点或其他打击乐器来标记。因此，选项D：节拍，是正确答案。其他选项A（调性）、B（和弦）和C（曲式结构）与图中的箭头所代表的信息不匹配。调性通常由多个音符构成，用以表达音乐的基本情感和风格；和弦则是和声的一种表现形式，用于增强音乐的结构和色彩；曲式结构则是指乐曲的整体布局和组织方式，包括开头、发展、高潮、结尾等部分。这些选项与图中的箭头所代表的信息没有直接关联。'

以下说法错误的是（）。

答案:证明算法不正确,需要证明对任意实例算法都不能正确处理.AI参考:错误的说法是B：剩下20%当科技进步到一定时候，人工智能可以把人类的艺术创作全部取代。在人工智能领域，目前的技术还无法完全替代人类的艺术创作。尽管人工智能可以通过大数据和机器学习技术来模拟和优化某些艺术创作过程，但它仍然缺乏创造力和情感表达能力，无法完全取代人类的艺术创作。因此，人工智能只能在某些特定领域和方面发挥辅助作用，而不能完全取代人类的艺术创作。因此，B选项的说法是不准确的。其他选项中，A、C、D都表达了人工智能在某些领域可以取代人类的部分工作，但同时也强调了人工智能的局限性和需要与人类合作才能发挥最大作用。因此，本题答案为B。'

关于音乐与人工智能，以下说法正确的是？（）

答案:人工智能是关注如何模拟.扩展人类智慧的科学人工智能被应用在医疗.教育.自动驾驶.品牌传播等各个领域我们如今正身处人工智能的黄金时代AI参考:关于音乐与人工智能，以下说法正确的是（BC）。A. 音乐与人工智能作为一门交叉学科，出现在深度学习技术提出之前，这是正确的。音乐与人工智能是两个不同的领域，但随着深度学习技术的发展，这两个领域开始交叉融合。B. 音频识别的技术，如音乐音色识别、音乐流派识别以及音乐情绪识别技术，可以借鉴卷积神经网络在计算机视觉领域的最新思想，以提高识别的准确率。这是正确的，因为卷积神经网络在图像识别方面的表现非常出色，如果将其应用于音频识别，可以提高识别的准确率。C. 音乐人工智能的相关技术，有不少是源自于其他领域的人工智能技术，例如源自于计算机视觉以及自然语言处理等等。这是正确的，因为音乐人工智能涉及到声音、旋律、节奏、情感等多个方面，需要综合运用计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域的技术。D. Seq2Seq结构的提出，最早是为了解决复调音乐生成中的对位问题。实际上，Seq2Seq结构最初是用于机器翻译领域的，后来也被应用于音乐生成等领域。虽然Seq2Seq结构在音乐生成中有所应用，但并不能证明其最初就是为了解决复调音乐生成中的对位问题而提出的。因此，选项B和C是正确的。'

关于节拍追踪，以下说法正确的是？（）

答案:以八分音符为一拍,每小节有六拍;其强弱规律是强弱弱.次强弱弱AI参考:关于节拍追踪，以下说法正确的是（）。正确答案是D：由于音乐家创作的作品中，节拍不一定是恒定的，因此对于一首音乐作品而言，节拍追踪在不同的部分结果也可能是不同的。节拍追踪主要是获取音乐的节拍信息，比如通过音频检测出某段音乐片段是4/4拍的，这是A选项表述的内容。节拍与节奏两个概念虽然有所关联，但并不完全等同，所以B选项的说法不准确。音乐作品的节拍并不是恒定的，受到作曲家创作意图、个人风格、情感表达等多种因素的影响，因此C选项的说法也是不准确的。对于一首音乐作品而言，不同的部分可能具有不同的节拍特征，所以D选项的说法是正确的。总的来说，节拍追踪的结果会受到多种因素的影响，不同的部分结果可能也会有所不同。'

请问以下哪些自动作曲项目生成的音乐风格是模仿巴赫的四声部众赞诗？（）

AI参考:正确选项是B、C和D，因为BachBot、GenJam和DeepBach都是自动作曲项目，它们生成的音乐风格是模仿巴赫的四声部众赞诗。Impro-Visor虽然也是一个自动作曲项目，但是它的音乐风格比较多样化，没有明确表示模仿巴赫的四声部众赞诗。'

以下哪些名词与深度学习技术有关？（）

AI参考:与深度学习技术有关的名词是：B: Transformer模型。Transformer模型是一种深度学习模型，它通过自注意力机制和 Transformer 结构进行信息交换和传递，具有高效的信息处理能力。Attention机制是Transformer模型中的一个重要组成部分，它可以对输入序列中的不同位置进行不同的加权处理，从而实现跨序列attention。因此，A选项是正确的。而LSTM模型是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，它通过在时间序列中引入记忆单元来处理序列数据，但与深度学习技术没有直接关系。混沌理论是一种用于描述和理解动态系统的方法，与深度学习技术没有直接关系。因此，CD选项是错误的。'

关于语音转歌唱的任务，以下说法正确的是？（）

答案:语音转换指的是通过语音处理手段改变语音中的说话人的个性信息，使改变后的声音听起来像是由另外一个人发出的

关于声码器，以下叙述正确的是？（）

AI参考:正确选项为B、C：声码器可以将声学参数转换成声音波形，可以采用WaveNet模型。声码器是一种将声学参数（如频谱、动态范围、噪声水平等）转换成声音波形的编码器。它们通常用于语音识别和合成，可以将语音参数转换为可听到的声音波形。WaveNet是一种深度神经网络模型，用于生成高质量的音频波形，但它不是声码器的必要条件。因此选项A和D是错误的。虽然WORLD是一种声码器，但它并不一定采用WaveNet模型，因此选项C也是错误的。'

请问以下哪些自动作曲项目生成的音乐风格是以爵士乐为主？（）

AI参考:正确选项是B:Impro-Visor 和C:GenJam。Impro-Visor是一个自动作曲项目，它使用人工智能算法生成基于爵士乐风格的音乐。GenJam也是一个自动作曲项目，它使用人工智能算法生成各种风格的音乐，其中包括爵士乐。而DeepBach和BachBot则是基于古典音乐风格的音乐生成项目。因此，只有B和C选项的音乐风格是以爵士乐为主。'

请问深度学习技术可以用于以下哪些音乐技术领域？（）

AI参考:正确选项为：A:自动作曲，C:电子音色合成，D:歌声合成。深度学习技术可以用于自动作曲和电子音色合成，这两个领域需要机器能够根据一定的规则或算法生成音乐。而歌声合成则是深度学习技术在音乐领域的一种应用，可以通过生成特定的人声波形来合成歌声。音乐信息检索则不是深度学习技术的应用领域，因为该领域主要是通过自然语言处理技术来对音乐进行分类、检索和推荐等操作，与深度学习技术关系不大。因此，选项B是不正确的。'

以下方法用到自动作曲中，必须依赖训练数据的是哪些？（）

AI参考:正确选项为C:循环神经网络。自动作曲需要用到机器学习算法，而循环神经网络是一种常用的机器学习算法，可以用于音乐生成、自动作曲等领域。遗传算法和基于规则的方法虽然也可以用于自动作曲，但它们需要依赖训练数据，才能生成高质量的音乐作品。因此，答案是C:循环神经网络。'

以下哪些是音乐信息检索的常见任务？（）

AI参考:正确选项为：A:声源分离、C:和弦识别。音乐信息检索的常见任务包括音频内容的识别和理解，如声源分离、乐器识别、和弦识别等。其中，声源分离是将音频中的不同声源进行分离，以便更好地理解和分析音频内容；和弦识别则是通过分析音频中的旋律和节奏，识别出音频中的和弦结构。乐谱跟随和乐器三维建模不是音乐信息检索的常见任务，它们更多地涉及到音乐创作、演奏和展示等方面的内容。'

以下关于迁移学习的描述中正确的是？（）

AI参考:正确选项为：D:迁移学习可以用于乐器音色分类或翻唱识别等音频信息检索的任务。迁移学习是一种机器学习方法，它利用已经训练过的模型或知识来解决新的问题。在图像识别任务中，迁移学习通常采用的方法是获取在ImageNet数据集上预训练的卷积神经网络模型，然后通过新的训练数据对模型进行微调，以达到在新任务上的效果。这种方法也适用于音频信息检索任务，例如乐器音色分类或翻唱识别等。虽然迁移学习主要依赖于ImageNet数据集，但并不意味着它只适用于计算机视觉任务，实际上它适用于许多不同类型的问题。因此，选项A和D是正确的描述。选项B和C则是错误的描述，因为迁移学习已经被应用于许多不同的领域，包括但不限于音乐与人工智能的交叉领域。'

请问以下哪些项目的主要目标任务是音高识别？（）

AI参考:正确选项是【B:Sinsy】。Sinsy是一款智能语音识别系统，主要目标任务是语音识别，包括音高识别。而YIN、CREPE和PYIN的主要目标任务并非音高识别。因此，选项B是正确答案。'

错误的人工智能艺术观念的成因包括（）。

答案:发展速度越来越快，技术变革周期越来越短。;逐渐渗透到艺术的每个领域。;越来越受到国家、政府的重视和支持，成为高端制造业的组成部分。;对艺术产生革命性的影响。AI参考:正确选项为：A:对人工智能艺术的发展前景没有信心；B:不知道或无视人工智能艺术的发展趋势。这两个选项都是导致错误的人工智能艺术观念的成因，其中A选项表示对人工智能艺术的发展前景没有信心，这可能会影响人们对人工智能艺术的接受程度和投入程度；B选项表示不知道或无视人工智能艺术的发展趋势，这可能会导致人们无法跟上人工智能艺术的发展步伐，从而产生错误的人工智能艺术观念。其他选项虽然也与人工智能艺术相关，但不是错误的人工智能艺术观念的成因。'

关于循环神经网络以及Transformer模型，以下叙述正确的是？（）

AI参考:关于循环神经网络（RNN）和Transformer模型，以下叙述正确的是（BC）。A选项错误，因为循环神经网络（RNN）和Transformer是两种不同的机器学习模型，它们在结构和工作原理上存在显著的差异。B选项正确，因为许多人工智能的从业者认为，对于处理序列数据（如时间序列）的问题，Transformer通常表现得比RNN更好。C选项正确，因为Transformer模型中确实包含Attention机制，这是它最重要的组成部分之一。D选项错误，因为在循环神经网络模型中，如LSTM和GRU，通常不包含Attention机制，但在更复杂的模型，如变体的RNN（如Hugging Face的Transformers）中，可能会包含。因此，B和C是正确的选项。'

马尔科夫链常常用于自动作曲。关于马尔科夫链在自动作曲的应用当中，以下哪些说法是正确的？（）

AI参考:关于马尔科夫链在自动作曲的应用当中，以下哪些说法是正确的：（D）。马尔科夫链是一种统计方法，常常用于预测或分析具有确定性的系统。在音乐创作中，马尔科夫链常被用于自动作曲。在数据训练这一步，马尔科夫链通常会提取一个转移矩阵，这个矩阵描述了一个音符在给定条件下出现的新条件概率。A选项是正确的，因为计算条件概率是马尔科夫链在数据训练中的核心。B选项也是正确的，统计音符出现的频率可以提供一种量化音符之间关联性的方式。然而，C选项错误，因为马尔科夫链可以有一阶、二阶甚至更高阶的形式，这取决于系统的特性。D选项是符合马尔科夫链在自动作曲中应用的正确描述。因此，正确的选项是D：马尔科夫链在数据训练这一步当中，通常会提取一个转移矩阵。'

GPT-2模型只能堆砌一层解码器，不能堆砌更多的层数。（）

AI参考:答案是B：错。GPT-2模型可以堆砌更多的解码器层数，以提高模型的复杂性和表达能力。'

人工智能在近些年是一个十分热门的概念。人工智能技术指的就是深度学习技术。（）

AI参考:正确答案是B：错。人工智能技术包含多种技术，不仅仅是深度学习技术。虽然深度学习是人工智能的一个重要组成部分，但人工智能还包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域的技术。因此，人工智能技术并不完全等同于深度学习技术。'

MuseNet是由OpenAI公司出品的一个以依托于BERT模型进行音乐生成模型。（）

AI参考:正确答案是B：错。MuseNet是由Google团队开发的一个音乐生成模型，它基于Transformer架构，利用BERT的编码器作为特征提取器，而不是OpenAI公司出品。'

CycleGAN起初用于图像的风格迁移。其后也有研究者尝试将模型用于音乐的风格迁移。（）

AI参考:答案是A：对。CycleGAN最初被设计用于图像的风格迁移，可以将一张图片的风格转换为另一种风格。后来也有研究者尝试将CycleGAN模型用于音乐的风格迁移。因此，这个判断题的答案是A。'

有的研究人员尝试用VAE模型来自动作曲，例如MusicVAE等等。也有的研究者尝试将VAE用于音乐风格迁移，例如MIDI-VAE等等。（）

AI参考:答案是B：错。VAE模型主要用于生成模型，用于自动生成音乐、文本、图像等数据，而不是用于作曲或音乐风格迁移。虽然一些研究者尝试使用VAE模型来生成音乐，但目前还没有成熟的VAE模型能够自动作曲或进行音乐风格迁移。因此，这个说法是不正确的。'

用于自动作曲的数据只能是制作精良的音频，MIDI不可能用于自动作曲任务。（）

AI参考:答案：B：对。用于自动作曲的数据可以是制作精良的音频，也可以是MIDI等其他类型的音乐数据。因此，选项A是错误的。同时，虽然MIDI通常用于制作电子音乐，但它也可以用于自动作曲任务中，因此选项B是正确的。'

在音乐结构的自动分析技术当中，可能会用到自相关矩阵进行段落相似性的判别。（）

AI参考:答案是B:错。在音乐结构的自动分析技术中，通常会使用更专业的音乐分析算法和技术，如谱分析、特征提取等，而不是自相关矩阵进行段落相似性的判别。自相关矩阵主要用于时间序列数据的分析，与音乐结构的自动分析技术关联不大。因此，该判断题是错误的。'

由于基于VAE的自动作曲模型往往是对两段输入的旋律片段进行察知得到连续的旋律，因此也有研究者尝试将VAE用于两段旋律之间的缺失旋律复原的研究。（）

AI参考:答案是B：对。VAE（变分自编码器）是一种深度学习模型，通常用于生成音乐、文本等序列数据。由于VAE的特性，它能够对输入的旋律片段进行解码得到连续的旋律，因此也有研究者尝试将VAE用于两段旋律之间的缺失旋律复原的研究。这种应用方式可以将一段旋律拆分成多个片段，然后使用VAE生成缺失的旋律片段，从而恢复完整的旋律。因此，该判断题是正确的。'

已经有研究者尝试将强化学习技术应用到乐谱跟随任务上。（）

AI参考:答案是B：对。强化学习是一种机器学习方法，可以通过试错的方式自主地寻找最优策略，适用于乐谱跟随任务等需要自主决策和学习的任务。已经有研究者尝试将强化学习技术应用到乐谱跟随任务上。因此，该题判断正确，答案为B。'

Vocaloid是一款完全依赖于深度学习技术的软件。（）

AI参考:Vocaloid是一款使用深度学习技术的人工智能语音合成软件，因此这个说法是正确的。正确选项为A：“对”。'

乐谱跟随任务中的乐谱必须是MIDI或者MusicXML等电子乐谱格式，图片格式的乐谱无法用于此任务。（）

AI参考:答案是B:错。图片格式的乐谱也可以用于乐谱跟随任务，只要这些图片可以被正确识别和解析即可。当然，如果需要使用图片格式的乐谱，可能需要一些额外的处理和转换，以确保它们可以被正确地用于乐谱跟随任务。因此，这个判断题是错误的。'

CycleGAN起初用于图像风格迁移，其后也有研究者将其用于音色的变换。（）

AI参考:CycleGAN最初的设计目标就是实现图像风格迁移，它也可以用于音色的变换。因此，这个问题的判断是正确的，选项A：“对”。'

风格迁移通常都是改变照片颜色、纹理等，而照片的构图等其他特征大多保持不变。（）

AI参考:答案：B：错。风格迁移通常会改变照片的颜色、纹理等特征，同时也会对照片的构图、透视等其他特征产生影响。因此，这个说法是错误的。'

音乐推荐必须只依赖信号处理上的音频特征来实现，无法通过其他的方法达到目的。（）

AI参考:答案：B:对。音乐推荐可以通过信号处理上的音频特征来实现，但也可以通过其他方法，如机器学习、自然语言处理等来实现。因此，音乐推荐不仅仅依赖信号处理上的音频特征来实现，还有其他的方法可以达到目的。因此，该说法是正确的。'

GPT-2、BERT以及Transformer-XL都是与Transformer模型的编码器或解码器相关的模型。（）

答案:错误AI参考:答案是B：对。GPT-2、BERT和Transformer-XL都是基于Transformer模型的编码器或解码器的模型。它们都是Transformer模型的不同变体和扩展，用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。因此，这个判断题的答案是B，即“对”。'

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本文分类：智慧树知到期末考试答案2023春
本文标签：AI音乐概论
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发布日期：2023-12-16 17:33:08

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