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中級英文寫作贏戰攻略：全民英檢/學測作文必修(16K彩色+解答別冊)

為了解決合成英文的問題，作者孫雅玲,Sheng-chiehJeffChang 這樣論述：

　　全書彩色圖解，解說最清楚！學習最有效率！ 　　用最短的時間，打造最堅強的英文寫作能力， 　　攻克全民英檢／學測作文不用怕！ 　　字句解析　全書例句彩色圖解，文法要點拉線說明，一眼透視句型！ 　　翻譯技巧　學習轉換語言思維，提點常犯錯誤與對策，精確傳達文意！ 　　題型破解  四大寫作題型範例逐步解析，培養寫作思維，訓練靈感啟發！ 　　Quiz練習  豐富多元的文法及寫作練習，即學即練，上場百戰百勝！ 　　全書彩色圖解，從單字句型時態 中譯英 作文題型循序漸進， 　　配合大量全民英檢／學測擬真練習題，高效建構完美寫作力，讓你戰無不勝！ 本書特色 　　詳細完整解說

文法 　　從單字到基本文法句型，再從句子結構到文章種類，由簡而繁，由淺入深的順序編排，搭配詳細完整的解說，幫助你徹底打好英文寫作的基礎。 　　文法彩色圖解 　　PART 1–2以彩色圖解的方式解析文法句型，文法要點直接拉線解說，重點一眼透視；部分例句並搭配生動活潑的插圖，讓學習英文更有趣，印象更深刻。 　　寫作範例解析 　　PART 3列舉英檢中級與大考學測常見的圖片申論、短文銜接、連環圖作文、書信寫作四大題型，解析寫作思路，培養寫作技巧之餘，更能產生源源不絕的寫作靈感；並針對各題型的文章架構依序剖析，示範各段發想及各種寫作技巧，輕鬆寫出精采作文。 　　NOTE補充包 　　針對剛剛學習的

文法／翻譯概念，適時提供進一步的說明，所有重要不可或缺的觀念一次掌握。 　　豐富練習題 　　全書仿照全民英檢及學測的寫作題型，根據各文法句型及段落重點精心編寫中譯英、英文作文等擬真題型，並細心規劃各類基礎練習題，包含句子改寫、句子合併、句子重組、填充題等，幫助由淺入深，經由系統性的學習步驟，構築厚實寫作實力；PART 4再提供10回「寫作模擬練習」，藉著豐富多元的練習題培養手感，上場更有信心。 　　附錄 　　書末附有「常用片語」一覽表，供隨時查閱。  

合成英文進入發燒排行的影片

基於Transformer之端到端前饋神經網路中文語音合成

為了解決合成英文的問題，作者陳建佑 這樣論述：

本論文旨在實現端到端中文語音合成系統，該系統採用文字序列到梅爾頻譜序列的轉換模型。基於Transformer的架構作為轉換模型，輔以不同的語音訊號參數，分析對合成語音之影響，盼能改善合成語音的品質。傳統參數語音合成，由前端分析系統、後端神經網路、聲碼器所組成。其中，又以前端系統最為複雜，需要大量語言學知識來訂定一套單一語言分析系統，因此，使用門檻相較其他系統來得高。為達簡化傳統框架此目標，端到端模型幾乎省略了傳統複雜的準備過程。受到Transformer神經機器翻譯(Neural Machine Translation, NMT)的啟發，本論文實現了基於Transformer之端到端中文語音

合成系統。其網路架構由編碼器(encoder)與解碼器(decoder)組成，並以多頭自注意機制(multi-head self-attention)取代循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)，以達到平行化運算，進而提升訓練效率。Transformer為一種自回歸(autoregressive)系統，自回歸系統本身存在著一些缺點，如:推論速度過慢、預測的參數不夠穩健、無法控制生成語音的語速、韻律…等。因此僅將Transformer作為文字和語音的對齊器，並藉由改良的前饋Transformer(Feed Forward Transformer, FFT)作為主

要語音合成架構。本論文考慮中、英文語音合成，英文採用LJSpeech語料集，中文則採用標貝科技中文標準女聲語音庫。我們以平均意見分數(Mean Opinion Score, MOS)來評估語音的質量，從實驗結果中可以發現，英文合成語音的MOS達到了3.73分，而中文的MOS則達到了3.49分。在MOS中，FFT模型在不同方法中取得了最高分數。FFT模型在合成上，除了能有效消除Transformer TTS跳過、重複字的缺點，合成速度也比Transformer TTS快了約9倍。此外，在FFT上還增加了改變語速的功能，能在0.5倍到2倍間穩定的進行調整。

孩子的第一套學習磁鐵：我會英文ABC

為了解決合成英文的問題，作者FunHouse師資團隊 這樣論述：

　　孩子基礎學習必備教具！ 　　A-Z英文字母磁鐵， 　　從認識字母到單字練習， 　　還可以變化不同的玩法， 　　讓孩子用最愛的磁鐵一起快樂學習， 　　邊學邊玩，激發孩子的學習力。 　　可以這樣玩！ 　　1.認識英文ABC 　　隨機指定英文字母，讓孩子大聲唸出來。 　　2.認識顏色 　　將英文字母任意擺放，唸出指定顏色，讓孩子挑出符合顏色的字母並唸出來。 　　3.單字練習 　　引導孩子將英文字母組合成英文單字。 　　＊適讀年齡：3歲以上

中英文跨語言音素聲學模型對應之建立

為了解決合成英文的問題，作者黃紫暘 這樣論述：

由於交通科技以及通訊的進步，世界各地的人們也越來越近，為了跟上國際化的潮流，首先必須學會世界的共同語言「英語」。因此「英文課」或是「美語」從小就被納入重點課程來學習，也達到了一定的成效。然而在畢業出社會之後，想要再進修英文不外乎補習或是線上學習，而英語學習機不外乎是個簡單便捷的方法，既不需要配合教師時間且對於比起人工標準來的有一致性。而雖然市面上的英語學習機不少，但由於台灣人的英文發音與外國明顯不同，會影響機器的評分。因此，發展一套由台灣人的語音建立的英語辨識系統相信是個不錯的課題，如果可以靠語者的中文的發音來合成英文的語音系統，相信對於英語學習會各有幫助，評分標準也能更彈性化。在本論文中，

使用中英文語料資料庫來訓練聲學模型，實驗環境為HTK（Hidden Markov Model toolkit），主要的功能為聲學參數抽取、聲學模型的訓練以及辨識。使用標記方法來轉換為以音素的為基本單位，並藉由決策樹理論來考慮前後音素的辨識法，建立出跨詞三連音素模型，並利用雙語音聲學模型來建立對應音素的表格。實驗後比較資料屬性以及提升mixture的程度，結果發現如果資料量夠多，我們可以升到比較高的mixture數目，反之不夠多卻又要升高mixture的話，則會造成辨認效果下降，英文最好的mixture數為mix8，中文則是mix64。而根據有語言學為基礎的跨詞三連音素模型也能有效提升辨識率，問

題集與分裂標準則會影響辨識率。之後使用英文的音素語音片段來對中文的聲學模型計算距離，找出相似甚至於能夠相互替換的音素和建立一對多的對應表，從表中可以發現由於英語的聲學模型不夠完善，切割位置不夠精準以至於語音片段不夠乾淨，造成在與中文的聲學模型作計算的難度上升。