聲紋辨識系統的問題，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

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決聲紋辨識系統的問題，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  

聲紋辨識系統進入發燒排行的影片

聲紋辨識應用於設備異音監控之研究

為了解決聲紋辨識系統的問題，作者郭香蘭 這樣論述：

近年來製造業紛紛轉型智能化，常見的異常偵測為機構馬達振動監控、電流監控、溫度監控，以及工廠端的各種影像辨識。一般來說，常會運用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）技術，包含機器學習與深度學習，用於作數據分析、物件偵測、影像辨識及自然語言處理等。工業4.0強調的「虛實整合」就是透過物聯網及雲端技術，收集設備機構的資訊及分析大數據，結合人工智慧，讓生產流程更靈活更有效率。智慧工廠聲紋監控較為少見，有鑑於設備馬達在接近損壞前，都會發出異音，本論文提出應用聲紋辨識來監控設備異音。 聲紋辨識大部分應用於人類語音聲紋辨識及音樂聲紋辨識，方式多數以頻譜圖（spec

trogram）作影像分析，人工智慧的模型訓練時間較長。本論文音頻正樣本為錄製主機風扇正常運轉的聲音，共5000筆，用加噪技術作音頻合併負樣本為主機硬碟異常警示音、主機風扇被排線干擾異音、主機記憶體異常警示音，共5000筆。將總樣本數10000筆音頻正負樣本轉換為六種取樣頻率的音頻，以梅爾頻率倒譜係數（Mel-Frequency Cepstral Coefficient，MFCC）及色度特徵（Chroma Feature，Chroma）擷取聲紋特徵數據。再將音頻特徵數據作平均及重複提取，藉以提升F1-Score。訓練樣本8000筆，測試樣本2000筆，以支援向量機（Support Vector

Machine，SVM）、隨機森林樹（Random Forest，RF）、雙向長短期記憶（Bidirectional Long Short-Term Memory，Bi-LSTM）與卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）來建立聲紋分類器模型。 實驗結果顯示當音頻的取樣頻率越高，測試模型分類的F1-Score越高，聲紋特徵數據重複提取與頻段平均，能提高F1-Score；MFCC在音頻取樣頻率為44100Hz，CNN的F1-Score為100%；Chroma在音頻取樣頻率為44100Hz，RF與Bi-LSTM的F1-Score為100%。 本

論文提出的樹莓派結合陣列式麥克風錄製音頻，不須更動設備機構，就能監控設備運轉時馬達及減速機異音。此聲紋辨識系統能輔助有經驗的維修人員，即時監控辨識設備機構運行時有無異常聲音，達到預警維修的功能。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決聲紋辨識系統的問題，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 　

雞隻聲紋辨識系統應用於雞隻呼吸道症狀檢測

為了解決聲紋辨識系統的問題，作者林玠佑 這樣論述：

家禽肉品對於全球各地皆是不可或缺的糧食之一，其中雞肉為最主要的家禽肉品，近年來隨著健身風潮的興起，雞胸肉由於其營養價值高並且脂肪含量低，成為人們運動後補充蛋白質的首選肉品，在2020年新冠肺炎疫情的影響下，人們改變了飲食習慣，許多家庭改為在家中自己準備飲食，因此對於能夠即食的肉品需求也大幅的增加。根據美國農業部統計數據，全世界的雞肉消費量從2006年的7185萬噸，增長到2018年的10149萬噸，呈現雞肉市場的逐年增長情況，因此在家禽生產過程中如何減少家禽飼養時的損失與增加生產效益成為了重要的研究議題。在所有家禽產業中，家禽呼吸道疾病由於其傳播快速，對於全世界的家禽產業皆造成巨大的經濟損失

，而呼吸道疾病的前期症狀通常出現在家禽的喉嚨、氣管和支氣管等，造成家禽出現咳嗽、噴嚏和囉音等現象，並且根據家禽業者指出，聲音確實為業者用以評估家禽狀況的指標之一。因此本研究發展一聲紋監測系統以監測家禽的健康情況，此監測系統包含微處理器與聲音收集裝置，並在實際商業禽舍與實驗禽舍進行這種聲音資訊的收集，透過聲音蒐集裝置定時對兩個場域內的雞群進行錄音，並透過帶通濾波、譜減法以及語音活動檢測等音頻處理流程，以得到乾淨且較具針對性的雞隻原始聲音數據，所收集到的聲音種類可分為雞隻正常叫聲、雞隻異狀叫聲和非雞隻叫聲，並利用收集的聲音數據建立一機器學習分類模型，用以預測未知的聲音數據為雞隻正常叫聲、異狀叫聲或

非雞隻叫聲，並計算雞隻異狀叫聲所占比例及數量，將結果透過無線網路上傳至雲端或伺服器，提供飼養業者一個評估家禽狀況的依據，當辨識出異狀叫聲所占比例和數量偏高時，使飼養業者能盡早做相對應的預防與處理。本研究使用的分類模型在預測雞隻正常叫聲、雞隻異狀叫聲和非雞隻叫聲上得到了84.2%的準確率，並且透過於實際場域驗證得到了與飼養業者所觀察之狀況相符的分析結果。