救護車鳴笛時機的問題，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

依救護車鳴笛聲判斷其靠近或遠離之方法研究

為了解決救護車鳴笛時機的問題，作者林福義 這樣論述：

本論文探討依救護車鳴笛聲判斷其靠近或遠離之方法，藉以提醒駕駛人注意，並協助其判斷是否需要讓道。我們將救護車鳴笛聲區分為靠近、遠離、與靜止三種類型，設計自動辨識方法，判斷每兩秒之鳴笛聲是屬於這三種類型的哪一類。辨識方法包括兩種，一是根據能量變化的分析、二是使用類神經網路。實驗結果顯示，使用能量判斷容易受到環境雜訊影響，驗證階段以模擬鳴笛聲在訊噪比為-15db時測試只有45.96%的辨識正確率，而使用實際鳴笛聲測試之辨識率為55.72%。另一方面，若使用類神經網路進行辨識，可達到較佳的正確率，分別為模擬鳴笛聲之82.21%與 實際鳴笛聲之97.04%的辨識正確率。

自動偵測救護車與消防車輛鳴笛聲

為了解決救護車鳴笛時機的問題，作者顏羽呈 這樣論述：

本論文探討救護車與消防車輛鳴笛聲之自動偵測方法。在一般道路上，救護車、消防車、或警車等執行任務時皆以警示鳴笛聲來提醒用路人禮讓，但由於近年來汽車隔音效果十分良好，或車內收聽音響等因素，常導致駕駛人未察覺警示鳴笛聲車輛而不知禮讓，或甚至在路口與警示鳴笛車輛碰撞。基於協助駕駛人察覺周遭任務車輛的考量，本論文嘗試開發警示鳴笛聲之自動偵測方法，初步僅以台灣地區的救護車與消防車為探討對象。我們將此偵測問題視為三種聲音的辨識問題，分別是救護車鳴笛聲、消防車鳴笛聲、與一般道路噪音。利用類神經網路學習這三種聲音的梅爾倒頻譜係數，並用以判斷每秒所錄下之未知聲音是屬於三種中的何者。經實驗測試，本論文所提出的系統

在-15dB的模擬吵雜環境下約可達90%的警示鳴笛車種辨識率，而在道路上實測則約可達93%的辨識率。