聲音辨識的問題，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

感官編織

為了解決聲音辨識的問題，作者蔡宛璇 這樣論述：

　　二〇〇五年起，詩人宛璇開始往返法國與臺灣，幾年後，選擇返臺定居。這期間生命歷程的流轉、生活的選擇，以及與所處環境的對話，自然地反映在書寫中。   　　這本詩集的最初雛形是二〇一五年夏天，對二〇〇五年至二〇一一年間的文字進行首次選編。爾後其它因緣匯聚，宛璇決定先出版母語親子活印有聲詩集《我想欲踮海內面醒過來—子與母最初的詩》。直到二〇二一年——距離詩集中最後完成的詩，也已相隔十年，它才真正地以一本書的形式開始被完成，並加入了同一時期間的圖像創作。過程中，詩人階段性地重讀，刪減，一遍又一遍，直到其中大部分，都似乎脫離她的個人生命，成為一個個擁有自己影子的他者：   　　

部族的先人／我們什麼都看得到／我們什麼都感覺得到／棉花要成為細線／而細線要成為布匹／將那已被完成的遺忘吧／另一個事物，已然現身  　　 　　（來自印尼松巴島語）   本書特色   　　＊詩人蔡宛璇最新詩集，首刷隨書隨機附贈圖文詩籤 　　＊來自二〇〇五-二〇一二年間的詩與圖   　　「波赫士形容人類的文字『貧乏而野心勃勃』，但宛璇的詩卻彷彿另闢蹊徑，來到了文字的另一面，那確實一如詩集的名字《感官編織》，色聲香味觸法，將每種感官推展到極致，圖窮匕乃現。」／詩人隱匿專文推薦   　　所有神祕的腳步都朝向命運。站著睡站著作夢 　　站著聽床邊故事。把讀和聽的

人都丟進故事正中央   　　時間進不去那棟房子，時間的犬齒。與未知通信， 　　向海游去一座無名的島。 　　黃昏打壓過來，沒有夢的陌生人  

聲音辨識進入發燒排行的影片

臺灣特有種鳥類聲音辨識系統之研究

為了解決聲音辨識的問題，作者林財生 這樣論述：

　　人工智慧可加速達成聯合國永續發展目標（SDGs），例如：SDG 15的陸地生態（Life on land）利用物種識別和智慧物聯網的廣泛運用，追蹤陸地動物的遷徙、族群數量水準等活動，進而增強永續的陸地生態系統。據報導知，臺灣的鳥類占了全球鳥種的二十分之一，因此有許多賞鳥人士慕名而來，所以本研究將快速發展的人工智能應用於聲音辨識技術，先擷取鳥類聲音的樣本之特徵資料，並將其以AI深度學習中的卷積神經網路建立模組，將模組建置在APP期望能滿足眾多賞鳥愛好者的使用需求。為了探討臺灣特有種鳥類聲音辨識系統的服務需求，我們以有使用過APP應用程式經驗的年輕族群為測驗對象，引用服務體驗工程法為理論基礎

，訪談與觀察探討使用者行為中的隱藏的意義，從歸納出臺灣特有種鳥類聲音辨識系統的服務需求。　　根據服務體驗工程法中的五大構面進行訪談，並將訪談的資料匯整到五大模型中，分析在使用臺灣特有種鳥類聲音辨識系統的潛在的問題與需求。根據研究訪談的結果，發現使用者的需求：　　(1)目前辨識率為77%，需要再提升預測的正確率。　　(2)系統設計上需要加強美工部分以及，資訊反饋的豐富度。　　(3)改善聲音易容易被干擾的因素。以上三項可做為未來後續服務的主要依據。

物聯網實作：深度學習應用篇

為了解決聲音辨識的問題，作者陸瑞強,廖裕評 這樣論述：

　　隨著深度學習的快速發展以及單晶片的運算強化，人工智慧（AI）與物聯網（IoT）已融合產生出新型態的應用AIoT（人工智慧物聯網）。本書為物聯網實作系列書籍之一，選用人們最常使用的網路介面――瀏覽器，使用Google開發的TensorFlow.js來撰寫AI程式，打造新世代網頁應用。 　　作者以多年的教學經驗及競賽成果，開發一系列物聯網實作之教材。本書內容從體驗TensorFlow.js預訓練模型開始，再介紹如何使用TensorFlow.js進行線性回歸，並以遊戲分別實作AI玩乒乓球遊戲、與AI對打乒乓球遊戲、乒乓球遊戲分數記錄至雲端資料庫，以及使用頭部姿態控制乒乓球等

，然後學習時間序列預測、Quandl的金融資料預測股市趨勢的金融資料預測股市趨勢，最後則是遷移學習、聲音辨識與TensorFlow模型轉換進行影像辨識與SSD測試等。提供多種的應用方式方便讀者將AI運用到自己的網頁中。 　　本書循序漸進，由淺入深，相信對有心自學深度學習的讀者會有所助益，也能讓想知道物聯網如何結合人工智慧的讀者初探門道。

結合卷積與循環神經網路之鳥鳴聲辨識

為了解決聲音辨識的問題，作者葛順眉 這樣論述：

認識鳥類的方式往往是靠視覺與聽覺，用眼睛看鳥種的外型特徵、用耳朵聽鳥鳴的音調特色，但實際上的狀況是「只聞其聲，不見其人」，如果要進行鳥類的辨識與分類，鳥類的鳴叫聲便是重要關鍵，過去幾年裡，深度學習的崛起為自動識別的準確性帶來極大的提升，本論文以鳥鳴聲為單位，擷取每個音節的梅爾頻譜做為特徵，利用深度學習的架構提升辨識效果，此架構不單使用卷積神經網路(CNN)，還結合了長短期記憶網路(LSTM)，以抓取其中的動態特徵，所以本論文將會呈現自動切音節結合CNN+LSTM的實驗結果。實驗中，本論文比較單音框音節切割、平均音框音節切割、不同的辨識單位、不同CNN模型，以及CNN+LSTM的架構。