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線上擷取音訊的問題，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
線上擷取音訊的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦殷汶杰寫的 只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略 和鄭苑鳳的 Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立勤益科技大學 機械工程系 黃智勇所指導 許志安的 機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用 （2021），提出線上擷取音訊關鍵因素是什麼，來自於線性致動器、缺陷檢測、主成分分析、支持向量機、K-近鄰演算法。
而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 張祥傑所指導 郭晉豪的 非監督式學習於風扇不良品辨別之應用 （2021），提出因為有 聲音分析的重點而找出了 線上擷取音訊的解答。
只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略
為了解決線上擷取音訊 的問題，作者殷汶杰 這樣論述：
★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本 ★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略！ 【Video Makers 經常遇到的困難】： 「常常到處找工具網站，整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」 「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」 「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」 「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」 ►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星！ FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔，你沒有看錯，一行指令就可以搞定上面所有的工作！連早期的
YouTube 都靠 FFmpeg，因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南！ Ch01-06 影音技術的基礎知識 講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介 Ch07-09 命令列工具 FFmpeg／FFprobe／FFplay 的使用方法 解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法，就能在實際工作中有效提升工作效率！ Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法／封裝與解封裝／媒體資訊編輯 實際的企業影音 project 中，通常呼叫 F
Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能，因此該部分內容具有較強的實踐意義，推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼，由筆者精心改編，穩定性高，且更易於理解。 本書特色 ►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發，邁向影音開發達人之路！ ● 從原理說起，讓你先對影音資料有最完整的認識 ● 了解組成影音的像素／顏色／位元深寬度／解析度／H.264／H.265 ● MP3／AAC／FLV／MP4／AVI／MPEG…等數不完的格式分析介紹 ● 串流媒體網路原理詳解：ISO → TCP/IP → Str
eaming ● 了解組成影音的取樣率／波長／頻率／位元數／音色 ● FFplay／FFprobe／FFmpeg：一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼 ● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹 ● NGINX 的 RTMP／HLS／HTTP-FLV 串流媒體伺服器 ● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例 ● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣 ● 範例 code 超值下載：deepmind.com.tw
機械學習分類演算法在線性致動器缺陷元件檢測之應用
為了解決線上擷取音訊 的問題，作者許志安 這樣論述：
將線性滑軌與精密滾珠導螺桿的功能整合在單一組件的線性致動器，因兼具高剛性與行程精度，常應用於自動化產業的精密定位、量測..等設備。但因組成元件較多且複雜，元件的組裝品質常是決定線性致動器性能的關鍵。目前，大多數的製造商雖可透過麥克風，以量測線性致動器運轉的噪音值分辨不良品，但後續尚需大量人工檢查瑕疵元件，以確認產品不良的原因。本研究希望透過感測器與機械學習分類法，達到快速且自動化檢測出不良品，並可分辨缺陷元件狀態。滑塊螺帽是由線性滑軌之滑塊與滾珠螺桿之螺帽組成，為線性致動器最常發生不良品的組件，尤其是滾珠間隙、迴流器與螺帽的段差..等。本研究以三軸加速計安裝於滑塊螺帽，以及將麥克風安裝在實驗
平台上，透過往復運轉蒐集振動訊號與聲音訊號，並轉換為時間域與頻率域特徵值，還透過主成分分析(PCA)探討其特徵特性。機械學習分類法部份，使用K-近鄰演算法(KNN)與支持向量機(SVM)，對4類滾珠間隙、4類迴流器段差缺陷狀態、4類段差缺陷程度，進行分類訓練與測試並比較其效益。因分類數目高達52種，將耗費較大建模與測試時間，不利快速線上檢測，所以本研究採用三階段的模型數據分析，同時保有相當的分類準確度且大量降低演算時間。實驗結果顯示，透過三階段的分類架構，振動與聲音訊號的最佳分辨率為SVM-最佳高斯核82.59%與94.06%。驗證本研究模型對於線性致動器缺陷元件檢測與分類的可行性。
Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包
為了解決線上擷取音訊 的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：
大疫情時代，老師們一定要會的遠距教學工作術！ 從入門基礎到實務解說， 帶你展現超高效的雲端教學技能 【重點內容】 ☛遠距教學必備利器 Google Meet ☛師生互動平台 Google Classroom ☛將文件、試算表和簡報融入教學 ☛掌握雲端硬碟的管理與使用 ☛利用 Google 日曆安排線上行程 COVID-19疫情之下，遠距教學成為常態，老師們除了要快速熟悉電腦的軟硬體設備外，還得兼顧學生的學習反應。Google 雲端平台所提供的應用軟體算是相當新進與完備！特別是 Google Meet：除了軟體免費之外，還擁有適用於各種裝置
、具會議安全性、會議代碼不易破解、無須額外安裝軟體、畫面分享、資料傳輸加密等多項優點。因此 Google Meet 是疫情期間學校使用率最高的遠距教學工具。 本書依照使用 Google 雲端平台所必須學會的技能，將內容區分為七大篇。分別為「遠距教學必備利器 - Google Meet」、「師生互動平台 - Google Classroom」、「Google 文件應用」、「Google 簡報應用」、「Google 試算表應用」、「Google 表單應用」、「Google 教學的好幫手」，整體架構十分完整。此外為了提高閱讀性，編排上以實作為主，功能說明為輔，並加入步驟說明以及圖說，讓大家輕
鬆掌握遠距教學時的必備技能。 【目標讀者】 ・即將開始遠距教學的老師與學生 ・想要在遠端工作上加強實務運用的上班族 ・想要進一步了解如何活用 Google 雲端工具的人
非監督式學習於風扇不良品辨別之應用
為了解決線上擷取音訊 的問題，作者郭晉豪 這樣論述：
在聲音傳達中，每個人聽到的特徵都不相同，除了非常明顯的噪音外，有些高低頻的微小異音，很難由人耳定義好壞。不僅如此，因為聲音沒有標準的答案，更沒辦法藉由異音直接判定不良，也有可能是每個人所聽到的結果不同，造成結果上的不同。尤其是在生產線上要由聲音判定好壞的產品，專業人員在長時間使用耳朵後，聽覺疲乏所判定的結果更可能有誤判的情況，若能由機器取代人耳，不但能提高產品品質並明確既定聲音的標準，還能增加生產之效率。本篇論文針對上述問題進行研究，設計了一台能模仿專業人員測試風扇過程的機構，並將聲音使用麥克風記錄下來，最後將所有聲音經由MFCC演算法處理，轉換成梅爾頻譜圖，再由程式做判斷。機構錄製與運轉上
的參數調整使用了田口方法來挑選，首先針對機構運作的可控參數挑選幾個並進行實驗，能調整的參數有電壓、錄製開始的時間、風扇夾具旋轉速度、風扇夾具來回時間、濾波器。將風扇錄製的陣列結果總和並重複三次實驗，觀察三次實驗的標準差，目的使其越小越好，挑出標準差最小的一組，使用此組參數當作實驗最佳參數。針對聲音沒有標準答案的部分，本篇論文使用了非監督式學習，並使用k-means與DBSCAN演算法，對風扇進行分類，並以PCA、t-SNE、AutoEncoder三種演算法對圖片進行降維與特徵提取，不只加快測試速度，還比較了三種結果的差異。最後使用t-SNE降維+DBSCAN分群結果準確率高達95%以上的正確分
類，此準確率以降維過後的圖片來說具有非常高的參考價值。