AI 多模态交互工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI多模态交互工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.多模态交互中常见的模态除文本、图像外，还有______、______（举两个）。2.实现语音交互的核心技术之一是______（ASR）。3.多模态融合的常见方法有特征级、决策级和______融合。4.经典卷积神经网络模型包括AlexNet、VGG和______。5.语音合成（TTS）技术分为参数、拼接和______合成。6.多模态上下文理解需结合______和用户历史交互。7.手势识别常见传感器有摄像头、______和深度相机。8.文本转向量表示的技术称为______。9.多模态情感分析需融合文本、语音和______等特征。10.跨模态预训练模型CLIP由______公司提出。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下不属于多模态核心模态的是？A.文本B.图像C.代码D.语音2.ASR的主要任务是？A.语音转文本B.文本转语音C.图像识别D.文本情感分析3.特征级融合的特点是？A.单模态处理后融合B.直接融合原始数据C.融合决策结果D.仅融合文本特征4.以下是多模态预训练模型的是？A.BERTB.GPT-3C.CLIPD.ResNet5.深度相机在手势识别中的作用是？A.采集颜色B.采集深度C.采集音频D.采集文本6.用户意图理解的核心是？A.仅分析文本B.融合多模态推断C.仅识别语音关键词D.仅检测图像物体7.触觉交互的应用场景是？A.语音助手B.VR手柄C.图像搜索D.文本聊天8.NER的作用是？A.识别文本实体B.生成文本C.分析语法D.文本转语音9.语音模态情感分析提取的特征是？A.颜色B.韵律（音调、语速）C.文字D.图像10.多模态数据标注工具是？A.TensorFlowB.LabelStudioC.PyTorchD.Scikit-learn三、多项选择题（共10题，每题2分）1.多模态交互关键技术包括？A.ASRB.图像识别C.NLPD.手势识别2.多模态融合类型有？A.数据级B.特征级C.决策级D.模型级3.多模态预训练模型包括？A.CLIPB.BLIPC.ViT-GPTD.BERT4.多模态交互设计原则包括？A.模态互补B.用户中心C.实时性D.一致性5.语音交互核心环节是？A.ASRB.TTSC.意图识别D.图像理解6.触觉交互方式包括？A.力反馈手柄B.触摸屏点击C.语音指令D.VR手套7.多模态情感分析数据源包括？A.文本B.语音C.图像D.视频8.多模态模型开发工具包括？A.PyTorchB.TensorFlowC.HuggingFaceD.OpenCV9.上下文管理考虑因素包括？A.历史交互B.当前场景C.设备环境D.模态切换10.手势识别应用场景包括？A.智能电视控制B.VR交互C.自动驾驶手势指令D.语音唤醒四、判断题（共10题，每题2分）1.多模态交互仅需处理文本和图像。（）2.ASR和TTS是语音交互核心技术。（）3.决策级融合比特征级融合更精准。（）4.CLIP可实现文本-图像跨模态匹配。（）5.手势识别仅能通过摄像头实现。（）6.多模态系统无需考虑使用场景。（）7.词嵌入可用于文本特征表示。（）8.触觉交互依赖音频和图像。（）9.多模态情感分析只能融合两种模态。（）10.LabelStudio可用于多模态标注。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述多模态融合的三种主要类型及特点。2.多模态交互中“用户意图理解”的关键步骤是什么？3.简述CLIP模型的核心思想及应用场景。4.多模态交互设计中如何实现“模态互补”？六、讨论题（共2题，每题5分）1.讨论智能车载多模态交互的应用挑战及解决方案。2.讨论多模态预训练模型对多模态交互开发的影响。---答案部分一、填空题答案1.语音、手势（或视频、触觉）2.自动语音识别3.数据级4.ResNet（或Inception）5.端到端6.语境知识7.红外传感器8.词嵌入（或文本嵌入）9.图像（或视频）10.OpenAI二、单项选择题答案1.C2.A3.A4.C5.B6.B7.B8.A9.B10.B三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABC四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.×9.×10.√五、简答题答案1.多模态融合分三类：①数据级：直接融合原始模态数据（如语音波形+图像像素），保留全信息但计算量大；②特征级：先提取各模态特征（如语音MFCC+图像CNN特征）再融合，兼顾效率与信息，应用最广；③决策级：各模态独立处理后融合决策（如ASR文本+图像识别结果投票），鲁棒性强但易丢中间信息。2.关键步骤：①模态感知：识别输入模态（语音/手势/文本）；②模态处理：预处理（ASR转文本、手势识别动作）；③特征融合：融合多模态特征；④意图推断：结合上下文（历史交互、场景）用模型推断意图；⑤验证：反馈确认或补充信息。3.CLIP核心是跨模态对比学习：训练模型使匹配的图像-文本对特征相似度高，不匹配的低。应用：①跨模态检索；②零样本图像分类；③视觉问答辅助；④内容推荐。优势是无需模态-specific标注，泛化性强。4.模态互补需：①识别模态短板（如嘈杂环境语音差、低光图像弱）；②设计互补逻辑（嘈杂环境结合手势+语音，低光结合语音+文本）；③上下文关联（手势指向+语音明确对象）；④反馈协调（语音确认+图像展示）。例如导航中语音播报+地图展示。六、讨论题答案1.车载多模态挑战：①环境干扰（噪音、强光）；②驾驶安全（分散注意力）；③模态切换效率。解决方案：①抗干扰技术（远场ASR、红外手势）；②语音优先+极简HUD（减少视线转移）；③上下文感知（结合驾驶场景调整模态）；④融合推断（语音+眼神指向）。例如远场麦克风提升ASR准确率，手势控制空调。2.预训练模型影响：①降低开发门槛（无需从零训练）；②提升泛