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研究所2023試題大補帖【熱力學與流體力學】(109~111年試題)[適用臺大、清大、陽明交通、成大、中央、中正、中山、北科大研究所考試]

為了解決北科大研究所的問題，作者大碩研究所師資群 這樣論述：

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北科大研究所進入發燒排行的影片

使用BERT語意詞向量之三階段自動語音辨識

為了解決北科大研究所的問題，作者曾毓惠 這樣論述：

本研究模擬嬰兒學習一門語言的流程並提出一個語意導向的三階段自動語音辨識（automatic speech recognition，ASR）架構，先從聽到的聲音訊號理解其代表的意義，隨著年紀的增長才會去學習對應的文字：第一階段利用傳統之DNN-HMM聲學模型將聲音特徵轉換為音素後驗概率（phonetic posteriorgrams，PPG），並於第二階段透過基於Transformer之E2E架構將PPG轉換為帶有語意之詞向量，最後將詞向量轉換為文字供人類後續使用，其中於第二階段採用教師強制（teacher forcing）和計畫採樣（scheduled sampling）有效地提升模型辨識的

正確率，而為了解決噪音產生文字的問題，除了加入噪音資料進行訓練外，還額外使用熵（entropy）的特性改善。本研究也提出重新組句的資料擴增方法，擴增不同語意的上下文供模型學習。實驗結果顯示，本研究提出之三階段ASR架構在MATBN測試集上能取得11.65%的字元錯誤率（character error rate，CER），與基於Hybrid CTC/Attention之E2E模型之12.2%的字元錯誤率相比，相對下降4.5%。

研究所2023試題大補帖【工程力學】(109~111年試題)[適用台大、陽明交通、清大、成大、中央、中正、中山、北科大研究所考試]

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改善基於時延神經網路之語者驗證系統在跨裝置任務之強健性

為了解決北科大研究所的問題，作者張育嘉 這樣論述：

本論文基於當今主流之語者驗證系統 ECAPA-TDNN 建立了一套基準系統，並在 VoxCeleb1 Test 等測試集上取得不錯的表現。我們接著再對此系統進行改進，主要針對 ECAPA-TDNN 中的卷積區塊、注意力機制與特徵聚合方式進行實驗，嘗試以較新穎的作法來替換，並根據實驗結果將有所提昇之方法結合，最終提出了 Improving ECAPA-TDNN 架構，並於 VoxCeleb1 Test 上達 1.15% 等錯誤率。同時也以基準系統加入領域泛化之方法來解決跨裝置語者驗證問題，降低跨裝置語者驗證的等錯誤率，該作法於我們自行錄製之 NSYSU-TDSV 跨裝置語者驗證測試集上皆有所改

進。我們也參加 NIST CTS20 競賽評估系統效能，我們的融合系統能夠在 30 個隊伍中排名第 16 名。此外，以自動語音辨識系統輔助競賽之語者驗證系統，藉此將語者與文本資訊結合，最終能在 NSYSU-TDSV 跨裝置驗證測試集上達到最佳之等錯誤率 5.42% 的表現。