聲音辨識的問題包括Mobile01、8891、PTT，我們都能找到包括價格和評價等資訊懶人包

作為一名歌手來說，聲音辨識度高不高還挺重要的，想到之前在MIYA這款App裡當過歌唱比賽的評審，想著如果我混進去別人的房間裡唱Live，大家會不會認得出我呢嘿嘿？你們覺得我多久會被認出來啊哈哈哈！

我的Miya ID: 11170609 大家也可以過來找我點單唱歌哦如果我在線的話，當然也可以點其他的歌手啦
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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。

為了解決聲音辨識的問題，作者陸瑞強,廖裕評 這樣論述：

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。