何謂語音的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

兒童語音異常：構音與音韻的評估與介入

為了解決何謂語音的問題，作者鄭靜宜 這樣論述：

　　國內有關華語兒童語音異常（台語俗稱「臭乳呆」）的評估與介入書籍相當少見，本書即是專門為以「語言治療師」為職志的學生以及想要深入探究此議題的語言治療師和教師所寫，其特色是以華語語音為主軸，囊括目前最新的語音異常相關研究，讀者可對語音異常的評估與介入有更深入一層的了解與體悟。 　　本書共包含十七章，前三章為基礎知識，接續討論兒童語音／音韻能力發展，再介紹語音異常的評估與介入之理論與實務，並在最後四章特別討論特殊溝通障礙者的語音評估與介入，包括：發展性言語失用症、唇顎裂、腦性麻痺，以及聽覺損失。此外，本書附錄還提供大量的語音評估與介入材料，例如：詞語、音節、語句、最小音素對

比詞語等，可作為準備語言評估與治療時的言語材料之參考或實際運用。 　　就讓本書帶領您通往兒童語音異常介入之道，在面對語音異常個案時能更加遊刃有餘。歡迎一覽書中春秋，去除兒童乳臭之呆。

何謂語音進入發燒排行的影片

利用類神經CNN及SVM方法於獨立語者之小資料中文單音辨識

為了解決何謂語音的問題，作者葉其叡 這樣論述：

本文要探討利用卷積神經網路(Convolutional neural network,CNN)對小資料的40個中文單音進行學習和辨識，這裡的資料是將18位不同獨立語者重複錄製10次，將所錄製的語音訊號分割為多個音框，取得梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs)，並以此作為我們CNN模型的輸入，再記錄辨識率最佳的CNN模型，輸入支援向量機(Support vector machine,SVM)來做最後的辨識與比較。在CNN的部份我們將探討幾個部分，一開始是卷積層的深度、寬度與全連接層，再來是batch size的選擇。最後選出最好的參

數，實驗結果為使用4層(256,512,1024,2048)卷積層、3層(512,1024,2048)全連接層、batch size為128。最後將這18位輪流當作測試組，其餘的17位為訓練組下去做CNN以及SVM的學習與辨識，最高的辨識率為99.5%，加入SVM後最高的辨識率為99.0%。

汽車電子控制800問

為了解決何謂語音的問題，作者吳定才 這樣論述：

以一問一答的形式詳細介紹了汽車電子控制概論、傳感器、電子控制單元ECU、點火電子控制MCI、燃油噴射電子控制EFI、電子控制變速器ECT、制動防抱死電子控制ABS、驅動輪防滑電子控制ASR、制動力分配電子控制EBD、安全氣囊SRS、動力轉向電子控制、懸架電子控制EMS、巡航電子控制CCS、空調電子控制、車身電子控制、風窗刮水與洗滌電子控制、除霜電子控制、座椅電子控制、座椅安全帶電子控制、收音機電子控制、后視鏡電子控制、遮陽頂篷電子控制、防盜報警GATA、信息顯示電子控制、信息傳遞電子控制、車載局域網LAN、故障自診斷等現代汽車新技術的功用、組成、結構、原理及維護、檢測、故障

判斷排除、使用與維護的相關知識。《汽車電子控制800問》可供汽車維修人員、車輛工程技術人員、汽車駕駛人員及維護保養人員在實際工作中參閱，也可供汽車專業的師生學習參考。

利用類神經CNN方法於獨立語者之中文單音辨識

為了解決何謂語音的問題，作者吳欣倫 這樣論述：

本文針對18位獨立語者於1391個中文單音進行辨識，其中單音又拆成子音36個類別及母音160個類別於相同模型下做分類辨識，使用卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)來作為本文的主要辨識方法。將語音資料輸入並藉由資料前處理，例如：常態化、端點偵測、預強調等，而特徵求取的部分使用梅普爾導頻譜系數(MFCC)來輸入數值，並透過卷積層(Convolution Layer)、池化層(Pooling Layer)和全連接層(Fully Connected Layer, FC)來對資料做重要特徵擷取及分類。本文探討不同卷積層深度、卷積層寬度及全連接層是否對辨識率

及分類結果有所影響，並發現卷積層在4層、全連接層在3層時辨識效果達到良好的辨識率表現。單音、子音和母音辨識率達：82.24%、88.32% 和90.28%、