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聲紋識別的問題，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
聲紋識別的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國防大學政治作戰學院 政治研究所 蔡萬助所指導 曾萬益的 習近平時期中共反情報策略作為之研究 （2020），提出聲紋識別關鍵因素是什麼，來自於習近平、反情報、策略、國家安全。
而第二篇論文國立中央大學 企業管理學系在職專班 張東生、曹壽民所指導 姜宗韜的 建構雲端人臉辨識系統智能化勞安管理 （2020），提出因為有 人臉辨識、雲端、物聯網、勞安管理的重點而找出了 聲紋識別的解答。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決聲紋識別 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
聲紋識別進入發燒排行的影片
政府拿人臉辨識科技來抓人，當然不容許出錯，但拿來做商業運用，真的沒有問題嗎？
現在有賣家在網路上兜售照片，３萬張人臉的照片，竟然不用台幣４０元就能買到；這些照片不僅沒經過當事人同意，賣家還聲稱能提供不同國籍、膚色、性別及年齡的照片，甚至為客戶『定製』特定場景下的人臉照片，現在的人臉辨識技術，不單只是官方重要的監控手段，還已經普遍到有點氾濫，變成是一條『黑色產業鏈』。
根據 《Yole Dévelopement》的報告指出，未來 4 年在生物辨識市場中，人臉辨識技術的成長率，將會領先指紋、虹膜與聲紋辨識，成為最具市場規模的必要科技！調研機構 《Variant Market Research 》的數據更顯示，人臉辨識市場規模預計將在 2024 年達到 154 億美元！
而且現在人臉辨識技術也已成為創投最感興趣的標的物，因為某種程度人臉辨識也是掌握了一個潛在的『入口』，從過去互聯網巨頭成功的經驗來看，佔領入口就意味著在一個行業的主導權。未來憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、驚訝，還有臉上的表情、反應、喜好，這些都將成為『情緒經濟』，有些公司甚至還能透過這種標籤化辨識，判斷你是不是戀童癖、恐怖分子，還能從臉發現你是否想進行性行為！
美國著名學者 Walsh 就說過，判斷一個國家能不能引領全球革命，其中一個衡量標準，就是看它的 AI 商業化速度！而人臉識別正是撬動 AI 商業化進程的這個支點，不只是科技新創界動作頻頻，連科技巨擘亞馬遜和微軟都推出了人臉辨識 API 給開發者使用！
但如果業者不能解決我們前面討論的隱私、數據洩漏、歧視、侵蝕民主自由的問題，所有商業化最終問題，最後還是會敗在市場機制！所以最首要的目標，當然是法規的跟進！因為到目前為止，還沒有明文規範分析個人資料後所產生的『知識』，是否算是個人資料的一部分，就連歐盟頒布的資料保全法跟聯邦法規，都沒有明文規範機器學習和資料探勘產生的知識使用範疇。
發展監管的目的並不是要打壓新技術，而是希望新技術可以盡可能造福社會，而不是帶來副作用，你對人臉辨識有什麼看法？快在底下留言告訴我們。
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習近平時期中共反情報策略作為之研究
為了解決聲紋識別 的問題，作者曾萬益 這樣論述：
習近平在2012年十八大上任之後，即不斷地在國家安全的相關作為上有所著墨，旋於2014年首次提出「總體國家安全觀」，並於同年廢止《國家安全法》且通過《反間諜法》，而後續更策頒多部與維護國家安全相關的法律。本研究即以習近平2012年就任作為時間區隔，透過文獻探討，瞭解習近平上任後各項反情報策略的作為。本研究結果認為，後續習近平上任後，主要是以教育策略鞏固心防、以法制威嚇敵對勢力，並以科技監控制約人民，同時採取向前推進的策略作為，更透過科技監控，影響人民認知世界的方式；就此，本研究建議，我國應以愛國教育來強化鞏固國人的心防，並設立國家安全日，以提升全民風險意識，同時適切制定統整性的國家安全法律，
以及建構知識管理體系與人才培育，平衡監控使用與人權保障，以強化我方資訊採集分析及傳輸匿蹤的能力。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決聲紋識別 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
建構雲端人臉辨識系統智能化勞安管理
為了解決聲紋識別 的問題，作者姜宗韜 這樣論述：
摘要 在電視新聞上，時常看到有關勞資雙方的新聞，從最基本的上下班時間、超時加班時數計算等，到企業內部的資財管理、貴重物品管理等都時有發生資方違反勞基法、勞方因職務之便而順手牽羊的事件層出不窮。雙方互相鑽法律與行政漏洞，皆使企業耗費不必要的成本並損失慘重。 隨著智能化的發展，技術方面也越來越人性化與生活化，可透過現代科技來管理企業內部問題，進而解決上述所提到的勞資雙方在工作環境所面臨的問題。近來生物認證技術已被廣泛應用於眾多領域，如：智慧型手機鎖定(指紋辨識、人臉辨識)、ATM提款(掌靜脈辨識、人臉辨識)、出入境海關自動通關(人臉辨識)等，皆表示生物認證技術與現代人類生
活已密不可分。 在此篇研究中，重點將針對人臉辨識技術做深入的分析，並說明人臉辨識系統與當今的雲端技術、物聯網技術做整合時可實現哪些效果。再針對若企業導入後所帶來的效益為何、實用性為何，是否應該使此技術普遍導入至現有企業框架乃至整個人類社會。並將透過個案分析的方式以及實際管理所產出的數據做為標準，說明此架構的特色與可應用範疇。