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聲紋辨識原理的問題，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。
另外網站最特別的聲分證：聲紋辨識也說明：每個人的聲音都有其獨特之處，就跟指紋一樣，每個人都有獨一無二的聲音，透過聲學儀器，可以分析出獨特的頻譜圖，從聲紋裡面可以判斷出很多生理資訊，如： ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
義守大學 電子工程學系碩士班 黃克穠、任善隆所指導 楊武松的 類神經網路應用於船舶聲紋辨識之研究 （2008），提出聲紋辨識原理關鍵因素是什麼，來自於小波轉換、倒傳遞類神經網路、船舶聲紋辨識、快速傅立葉轉換、主成份分析。
最後網站基於聽覺原理之訊號處理應用於心血管聲紋特徵分析則補充：... 利用基於聽覺原理之時頻特徵分析，可將心血管之聲紋，如心音圖，脈聲圖等轉為聽覺上的辨識特徵，用以作為先天性心臟病與洗腎廔管栓篩等心血管疾病的早期偵測系統．
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決聲紋辨識原理 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
類神經網路應用於船舶聲紋辨識之研究
為了解決聲紋辨識原理 的問題，作者楊武松 這樣論述：
本論文就特徵參數及識別系統兩部份進行研究，其中包括數位訊號處理技術運用，將取得船舶聲源訊號進行頻譜轉換，並採用主成份分析法取得特徵參數，及模擬應用倒傳遞類神經網路作為分類器進行辨識。進行數位訊號處理時，應用快速傅立葉轉換及小波轉換等兩種方法轉換，將船舶聲源轉變成頻譜圖。再運用主成份分析方法，對船舶聲紋頻譜圖作特徵值粹取，將每種船舶（漁船、商船、船舶1、船舶2）各取樣50筆特徵值作為代表，且將該特徵值導入倒傳遞類神經網路進行船舶特徵值基本訓練；另外對每種船舶運用上述所提相同方法，將資料整理並建立小型特徵值資料庫，以供倒傳遞類神經辨識網路進行驗證。經過倒傳遞類神經網路辨識系統的實驗（特徵值100
筆訓練、40筆測試），顯示辨識船舶聲紋信號辨識率頗高，顯見本系統可決解船舶聲紋辨識的問題。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決聲紋辨識原理 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