走在汽車革命的路上論文書籍站
自製 語音辨識的問題，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
自製 語音辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施威銘研究室寫的 Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習 和施威銘研究室的 Flag’s 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Speech-to-Text：自動語音辨識也說明：您可以透過採用Google AI 研究和技術精華的API，將語音準確轉換為文字。 新客戶可以獲得價值$300 美元的免費抵免額，盡情體驗Speech-to-Text。
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
亞洲大學 資訊傳播學系 陸清達所指導 王亮瑜的 使用深度學習神經網路實現具有語者辨識之會議記錄生成系統 （2021），提出自製 語音辨識關鍵因素是什麼，來自於深度學習神經網路、遷移式學習、語者辨識、語音辨識、關鍵辭檢測。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 資訊工程系碩士班 陳國益所指導 叢鴻日的 用於虛擬佈展與互動導覽之混合實境全自動物品替換影像辨識演算法 （2020），提出因為有 三維重建、影像辨識、虛擬實境、擴增實境、ARCore、虛實物品替換演算法、鏡面反射、手部辨識、語音互動、Android、數位轉型、新冠肺炎的重點而找出了 自製 語音辨識的解答。
最後網站google智慧音箱推薦嗎？智慧家電＆智慧音箱網友口碑看這裡！則補充：利用語音辨識技術，讓使用者不必碰觸按鈕介面，用聲音指令就能實現遠端 ... 或夜燈模式，甚至顯示出自製手繪圖案，是兼具實用與氣氛玩心的獨到選擇。
Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習
為了解決自製 語音辨識 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習
應用實例。 本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。 除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。 最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度
感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。 接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。 最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩
門禁系統的概念。 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 本產品 Windows / Mac 皆適用 操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 本書特色 ● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 ● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 ● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習
使用深度學習神經網路實現具有語者辨識之會議記錄生成系統
為了解決自製 語音辨識 的問題，作者王亮瑜 這樣論述：
會議紀錄的工作需要在快速進行的議程中，同時分辨說話者身分與說話內容，並且正確的記錄內容是十分沉重而繁雜的工作；會議進行中也經常出現與會者雖然出席，但卻不知道討論內容是什麼狀況；大型會議主持人與出席人員也可能不知道發言的人是誰，或聽不清楚發言的內容。本文的目的在於開發一項自動產生會議記錄的系統，自動將會議內容轉換為文字記錄，減少會議紀錄的記錄時間與人力成本，並找出會議中的關鍵辭，讓與會者能快速地了解會議主題與方向，避免發生文不對題的狀況。本文系統包含三部分：中文語者辨識(speaker identification)、語音辨識(speech recognition)、與關鍵辭辨識。在語者辨識的
部份透過使用遷移式學習(transfer learning)以自製語料庫訓練YAMNet卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）辨識說話的語者；語音辨識使用Google- Speech- to- text API將語音資料轉換為文字。最後把語者及語音辨識結果同時顯示出來，達到自動產生會議紀錄的功能。在關鍵辭辨識使用 Jieba 中文斷詞工具，以先前辨識的文字紀錄為基礎，偵測出現頻率較高的字詞當作關鍵辭，讓與會者即時掌握目前會議的重點。實驗結果證明本文方法可以準確的辨識中文語者的身分，同時也能正確的辨識出不同講者說話的內容，完成會議記錄與辨識語音中的關鍵
辭。
Flag’s 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用
為了解決自製 語音辨識 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
實作 AI 的門檻已逐漸降低, 也不再是專業研究人員才能觸碰的領域, 本套件排除了需要具備專業知識與能力才能實作 AI 應用的障礙, 直接應用既有的機器學習服務 Teachable Machine, 僅需要簡單幾步驟即可訓練自己的分類器模型, 再利用網路服務來橋接開發板及各項硬體, 便利且迅速完成各種應用及實驗。 本產品會帶領讀者使用 Teachable Machine 服務一步步來建立自己的機器學習模型, 內容囊括『聲音辨識』、『姿態辨識』以及『影像辨識』三類, 完成模型後再匯入到我們已經準備好的應用網頁, 直接實現 AI 辨識實作應用, 例如先建立不同表情分類
, 再根據分類拍攝相對應的表情樣本, 經過訓練後即可得到分類自己表情的模型, 匯入預先準備好的實驗網頁, 即完成了透過網頁和 webcam 來辨識心情的分類器, 接著學習 Python 程式語言讓開發板取得網頁辨識結果, 再根據結果控制硬體, 如 LED 條燈, 就可以將使用者的心情透過 LED 燈不同的特效來表現, 若將配戴口罩與否的照片訓練後做成分類器, 再搭配蜂鳴器發出警示音, 即可完成口罩偵測警報系統；搭配 IFTTT 物聯網服務還可以做成只有特定的人物才能讀取 LINE 訊息。 另外還有聲音辨識可以訓練成自己專屬的台語小老師, 隨機出題考考你, 答對了就會放音樂；聲控心情特效燈
, 只要說出你的心情, 就可以切換氣氛 LED 燈！姿態辨識鬧鐘讓你設定起床的時間到, 一定要起身對著鏡頭做出特定動作才能解除！若將自己不熟練的瑜珈動作製作成模型, 搭配網頁立刻就變成了瑜伽小老師, 隨機出題陪你不斷練習～ 還有不需自己訓練模型也可以實現的語音辨識 API, 只要念出音樂簡譜上的數字, 就可以讓蜂鳴器幫你唱出正確的音調, 豐富多樣的 AI 實作且不用先學會 AI。 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 本產品 Windows / Mac 皆適用 操作本產品
需要視訊鏡頭 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 本書特色 ● 實作 AI 不用先會 AI ● 簡單步驟就可以訓練自己的模型 ● 模型上傳雲端使用超便利 ● 機器學習概念超入門 ● AI 入門必學 Python 語言 ● AI 辨識整合硬體大應用 ● AI 聲音辨識 ● AI 姿態辨識 ● AI 影像辨識 組裝產品料件: D1 mini 相容控制板 × 1 片 全彩 RGB LED 燈條 × 1 條 Micro-USB 傳輸線 × 1 條 公對公杜邦線 × 1 排 無源蜂鳴器 × 1 個 麵包板 × 1 片
用於虛擬佈展與互動導覽之混合實境全自動物品替換影像辨識演算法
為了解決自製 語音辨識 的問題，作者叢鴻日 這樣論述：
近年來因應新冠肺炎的影響，全球各地開始限制外出，嚴重地方甚至封城，這導致許多公共展覽空間，例如：博物館和美術館展覽，紛紛被迫停止或延期。同時在疫情的影響下，民眾外出參與藝文活動的意願大幅降低，這也使得許多國家的博物館和美術館開始進行數位轉型，其目的在於避免人與人之間密切的接觸，進而導致疫情擴散，且藉由數位媒體的傳播，更能吸引到新的客群以及合作，達到知識資產分享之目的。本研究希望讓使用者在不出門的情況下，能夠自由的在家中進行佈展與參觀，同時以身邊常見之設備進行混合實境體驗，因此本研究選擇手機作為開發平台。考慮到傳統頭戴式裝置其採用魚眼鏡片進行變形成像，導致畫面有所變形不真實，於是本研究自行開發
頭戴式裝置，使用者只須將手機放入自製之頭戴式裝置內，便能透過鏡面反射(Specular Reflection)原理體驗混合實境的觀展效果。在本研究中，透過 Google ARCore 函式庫，可以得知使用者當前所在位置，與現實空間中環境樣貌，並使用單點雷射掃描系統對欲替換之現實物體進行掃描，以便實現虛實物體替換功能，並藉由自動縮放與矯正系統，使虛擬物體能夠覆蓋住現實物體。為了讓使用者能夠更隨心所欲地進行佈展，本研究另外設計出透過手指位置與即時語音指令，便可進行佈展的物體建置系統，基於 OpenCV 函式庫和顏色通道轉換演算法，達到捕捉使用者手部之效果，透過混合實境中的環境感知技術，讓使用者可以
憑藉著手指與語音指令，自由地將虛擬物品建置於現實場景中。同時為了讓使用者可以與虛擬物體進行互動，本研究基於 Android Studio 的 GoogleTranslate 函式庫，開發連續性背景是語音對話系統，讓使用者可透過語音的方式，與虛擬導覽員互動導覽和參觀佈展，藉以到無須出門就能體驗參觀博物館之混合實境體驗。