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另外網站實現儀表板智慧化LSTM助攻車用語音辨識- 技術頻道 - 新電子也說明：近年來，語音辨識的重要性日趨攀升，電腦能將口語轉譯為文字，亦可針對不同類型應用，如翻譯軟體或隱藏式字幕。以Mozilla的DeepSpeech為例， ...
這兩本書分別來自台科大 和台科大所出版 。
國立勤益科技大學 電機工程系 白能勝、洪清寶所指導 陳俊毓的 基於深度神經網路實現影音辨識之雙輸入控制介面 （2017），提出語音識別應用關鍵因素是什麼，來自於Adaboost、卷積神經網路、梅爾頻率倒頻譜參數、長短期記憶神經網路。
而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 白能勝所指導 洪俊豪的 基於HMM與VQ之語音處理應用於車載物聯網系統 （2016），提出因為有 語音辨識、語者辨認、梅爾頻率倒頻譜係數、隱藏式馬爾可夫模型、維特比演算法、向量量化、車載物聯網的重點而找出了 語音識別應用的解答。
最後網站語音識別應用場景（3）：聲紋識別打造個性化語音指紋- 每日頭條則補充：語音識別應用 場景（3）：聲紋識別打造個性化語音指紋. 2018-07-04 由 九三智能控 發表于資訊. 更多AI，關注：九三智能控. 聲紋識別最早是在40年代末由貝爾實驗室開發， ...
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為了解決語音識別應用 的問題，作者張原禎 這樣論述：
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語音識別應用進入發燒排行的影片
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管理職責任的關鍵要務之一，就是反饋，給反饋建議是一門溝通的學問，
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★ 本集補充資料
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A key contributor關鍵貢獻者, 是稱呼 對公司有實質正面影響的任何員工。
Z: A key contributor is a designation for any employee that positively impacted
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例句: “Jim was a key contributor to the company presentation. He was responsible
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★ 本集提到過往單集
Ep30. 四種激勵人改變的方法
Ep12. 04:00 打造健康的互評會議
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基於深度神經網路實現影音辨識之雙輸入控制介面
為了解決語音識別應用 的問題，作者陳俊毓 這樣論述：
本論文旨在設計影音雙輸入之辨識控制介面，主要分為手部姿態辨識與語音辨識兩種輸入介面系統。期待控制介面不需經由穿戴設備亦能透過手部做出特定姿勢或語音作為控制的訊號輸入源。在手部姿態辨識的部分，首先將攝影機所拍攝到的原影像進行灰階化與影像前處理，並利用Adaboost分類器辨識出影像中的人臉當作基準點，框選出特定大小影像作為辨識輸入影像，加快辨識速度。之後再透過卷積層、激活層、最大池化層和全連接層所構成的卷積神經網路進行分類，完成影像手部姿態辨識。在語音辨識部分，本論文使用遞迴神經網路中的長短期記憶來實現語音辨識功能。語音特徵提取是先利用語音前處理後再使用梅爾頻率倒頻譜參數，藉由快速傅立葉轉換將
訊號由時域轉換至頻域，接著將頻域訊號經三角帶通濾波器，再進行離散餘弦轉換，即可得到梅爾頻率倒頻譜參數作為語音特徵值輸入。將得到的語音特徵參數輸入長短期記憶神經網路進行預測，藉以達到語音辨識之功能。經由實驗測試，本論文實現之影音雙輸入控制介面都可以完成良好的辨識能力，並確實驗證了本論文之可行性。
用Google玩人工智慧實驗：Google AI Experiments探索 含GTC全民科技力認證Basic Artificial Intelligence AI人工智慧入門 附贈MOSME行動學習一點通
為了解決語音識別應用 的問題，作者張原禎 這樣論述：
1.只需開啟瀏覽器即可在手機、平板或電腦操作。 2.圖文說明精彩、操作畫面介紹流暢，實際演練人工智慧的網路應用。 3.從淺到深的人工智慧教學內容，使初學者可以快速上手。 第1章 認識人工智慧 1-1 人工智慧/的定義與源起 1-2 人工智慧/AI的發展與現況 1-3 Google的AI Experiments介紹 課後習題 第2章人工智慧如何運作 2-1人工智慧運作基礎 2-2機器學習 2-3 類神經網絡與深度學習 2-4 AI Experiments實作 課後習題 第3章人工智慧的影像辨識與應用 3-1AI影像辨識技術 3-2AI影像辨識應用 3-3影像拍攝AI
Experiments實作 3-4 繪圖手寫AI Experiments實作 課後習題 第4章人工智慧的聲音、音樂技術與應用 4-1 AI聲音、音樂與語音辨識技術 4-2 AI聲音、音樂與語音識別應用 4-3 AI Experiments實作 課後習題 第5章人工智慧的文字、語言技術與應用 5-1文字、語音技術 5-2文字、語音應用 5-3 AI Experiments實作 課後習題 第6章人工智慧創意應用 6-1AI結合硬體展現各種功能 6-2混合媒體的AI應用 6-3AI Experiments案例 課後習題 第7章未來與展望 7-1「科技奇點」是什麼？ 7-2人類與人工智慧的共
生時代 7-3給讀者的話 課後習題 課後習題解答
基於HMM與VQ之語音處理應用於車載物聯網系統
為了解決語音識別應用 的問題，作者洪俊豪 這樣論述：
本論文旨在開發具有語音處理功能之車載物聯網。本系統語音處理功能可分為語音前處理、語音辨識及語者辨認三部分。首先語音前處理涵蓋聲音取樣、預強調、音框化、窗函數及梅爾頻率倒頻譜係數五個步驟，以便提取語音訊號中的特徵參數。其次藉由隱藏式馬爾可夫模型建立語音模型，並以維特比演算法，搜尋模型中的最佳序列，達到語音辨識之功能。最後利用向量量化中的LBG演算法訓練語者模型，之後再採用餘弦相似以達成語者辨認之功能。藉由上述語音處理功能之開發，本論文將其應用於車載物聯網，讓駕駛能輕易透過語音控制車載物聯網系統。另外本系統判別不同語者給予相對應之使用權限，藉此將可提高駕駛對行車的安全且亦能即時了解車體概況。