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Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題 (Q25-Q30):

質問 # 25
Maximum likelihood estimation (MLE) can be used for parameter estimation in a Gaussian mixture model (GMM).

正解：B

解説：
A Gaussian mixture model represents a probability distribution as a weighted sum of multiple Gaussian components. TheMLEmethod can be applied to estimate the parameters of these components (means, variances, and mixing coefficients) by maximizing the likelihood of the observed data. The Expectation- Maximization (EM) algorithm is typically used to perform MLE in GMMs because it can handle hidden (latent) variables representing the component assignments.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"MLE, implemented through the EM algorithm, is commonly used to estimate the parameters of Gaussian mixture models." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Gaussian Mixture Models


質問 # 26
Which audio file formats can Huawei Cloud text-to-speech (TTS) generate?

正解：B、C、D

解説：
Huawei Cloud's TTS service supports generating synthesized speech in multiple formats to meet different application requirements:
* WAV:High-quality, uncompressed audio format.
* MP3:Compressed format for efficient storage and streaming.
* PCM:Raw, uncompressed audio data for low-level processing.
AAC is a common format but isnotsupported by Huawei Cloud TTS as per the official specification for HCIP- AI EI Developer V2.5.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Huawei Cloud TTS supports output in WAV, MP3, and PCM formats to balance audio quality and storage requirements." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Text-to-Speech Service


質問 # 27
In natural language processing tasks, word vector evaluation is an important aspect for measuring the performance of a word embedding model. Which of the following statements about word vector evaluation are true?

正解：A、C、D

解説：
Word vector evaluation can be:
* Intrinsic:Directly tests vector properties via word similarity and analogy tasks.
* Extrinsic:Tests in downstream applications.
* A:True - word similarity tasks use human-labeled datasets and cosine similarity.
* B:True - intrinsic evaluations include similarity and analogy tasks.
* C:True - analogy tests assess how well vectors capture semantic relationships.
* D:False - both intrinsic and extrinsic methods are valuable, but intrinsic methods are more common for initial evaluations.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Intrinsic evaluations (similarity, analogy) test embedding quality directly, while extrinsic evaluations measure impact on real tasks." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Word Vector Evaluation


質問 # 28
Which of the following is not an acoustic feature of speech?

正解：B

解説：
In speech signal processing,acoustic featuresdescribe measurable physical properties of sound waves, such as duration(time length),frequency(pitch), andamplitude(loudness). These features are used in speech recognition and speaker identification systems.
Semantics, on the other hand, refers to the meaning of speech - a linguistic attribute, not an acoustic property. Therefore, it is not classified as an acoustic feature.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Speech features include duration, frequency, and amplitude. These are acoustic characteristics, distinct from semantic information, which relates to language meaning." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Speech Feature Extraction


質問 # 29
Which of the following statements are true about the differences between using convolutional neural networks (CNNs) in text tasks and image tasks?

正解：A、C

解説：
In CNN usage:
* A:True - color images have multiple channels (e.g., RGB = 3), while text inputs are represented as sequences of word embeddings, typically single-channel in structure.
* B:True - in text tasks, the convolution kernel height must match the embedding dimension to capture complete token information, which is not a constraint in images.
* C:False - there are clear differences in handling between text and image data.
* D:False - CNNs can perform very well in text classification when used appropriately.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"In text CNNs, convolution kernels span the entire embedding dimension, whereas in image CNNs, kernel size is independent of channel count." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: CNN in NLP


質問 # 30
......

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