語音輸入無法使用的問題，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

【信誼點讀系列】魔法筆

為了解決語音輸入無法使用的問題，作者 這樣論述：

孩子的英文Podcast 會開口說英文．唱英文歌．念英文故事 　　魔法筆輕輕一點 　　會開口說英文、唱英文歌、念英文故事 　　陪孩子自主學習，點到哪、學到哪 　　Magic Wand魔法筆，以數位學習的概念，將圖文、語音結合，讓書中的人物、圖片和字彙生動的呈現在孩子面前。只要拿魔法筆輕輕一點，就可以聽角色說話、念故事、唱歌、玩遊戲，帶給孩子學習無限的樂趣和驚喜。 　　搭配雙面觸控魔法點點樂，還可以錄音、中英翻譯、聽音樂，操作簡單，學習便利，功能多元，孩子可以自己玩，或是跟家人、朋友一起玩，是孩子隨身聽的英文Podcast！ 　　產品內容： 　　1.魔法筆乙支（內建16G SD記憶卡

，不含電池） 　　2.雙面觸控魔法點點樂乙個 　　3.使用說明手冊乙份+USB傳輸線乙條 　　魔法筆六大「魔法」特色： 　　★魔法1. One Touch一點通：魔法筆開機後，直接在書本、貼紙、海報、字卡上輕輕一點，就會自動說話，直覺式的點讀，孩子隨時可以重複點、重複學。 　　★魔法2. 神奇錄音比對：點觸控板的錄音鍵，孩子開口說話，就可以直接錄下來並播放，更可以透過和原音比對，輕鬆掌握語言的發音與聲調，增強孩子口語表達的自信心。 　　★魔法3. 音樂自由點播：內建上百首音樂歌曲，想聽音樂，隨時點選曲目播放，擁有魔法筆，就像有了一台兒歌點唱機，玩唱歡樂零距離。 　　★魔法4. 即時翻譯

：想知道這句英文說什麼嗎？魔法筆有逐字、逐句的翻譯功能，即時點選，中英對照馬上懂，親子共讀更輕鬆。 　　★魔法5. 雙面觸控魔法點點樂：可錄音、翻譯、聽音樂，功能多元，孩子的主動性和參與度變高，不論何時，都能享受互動學習的樂趣。 　　★魔法6. 擴充性高：可以透過USB線與電腦連結，下載新產品音檔，讓學習不斷升級。 　　魔法筆六大「好」貼心設計： 　　★好穩定：特殊辨識專利，讀取穩定，即使書本被撕裂、污損、皺摺，仍會發聲。 　　★好音質：高品質音質，發音標準好聽，就像帶著隨點、隨聽的英文podcast。 　　★好閱讀：不受限於書本、紙張形式，可以自由翻頁閱讀。 　　★好操作：輕鬆一點就發

聲，操作方便，點到哪，學到哪。 　　★好省電：自動節電設計，超過三分鐘不使用，會自動關閉電源。 　　★好輕巧：重量輕，筆身粗細專為孩子量身訂做，抓握點選更容易。 家長好評推薦 　　★即時英翻中，全家共學超輕鬆！ 　　平常上班很忙碌，很怕買了學習教材孩子無法充分使用，發現信誼魔法筆有「即時中英翻譯」功能，真是如獲至寶。買回家後，阿嬤不但帶著孫女一起學習，兩人還會模仿念書中的對話錄音，真是適合全家一起共學的好教具。~奇蜜網友  Amy 　　★音效豐富，提升孩子學英文的興趣 　　點選書中不同的圖案，會發出音效、歌曲、句子等，孩子很喜歡自己動手點選，一起跟著念，有時還會跟著節奏做表情動作，真是超

級可愛！孩子不但養成主動學英文的興趣，連阿嬤也被吸引一起學英文。~惠萍媽咪 　　★神奇錄音功能，孩子學英文更主動有自信！ 　　女兒平常超害羞的，以前放英文兒歌CD給她聽，她都只敢低聲跟著音樂小聲唱。自從買了可錄音的魔法筆，神奇的功能讓害羞的女兒一口氣錄了三個頁面的單字和歌曲，可以聽見自己錄出來的書本內容，讓女兒超有成就感的，也對英文學習更主動、更有自信！~Rita媽咪 　　★快樂學英文的法寶 　　學英文是我求學時最痛苦的回憶，有了孩子之後，一直希望能找到讓孩子快樂學英文的方法，看到Magic Wand魔法筆，我就知道找到我要的了！現在每天都和弟弟一起快樂玩魔法筆學英文，真是謝謝信誼讓英文學

習變得這麼豐富有趣。~奇蜜網友 Sara  

語音輸入無法使用進入發燒排行的影片

針對變聲處理之語音的自動語者識別研究

為了解決語音輸入無法使用的問題，作者王文鴻 這樣論述：

隨著科技的更迭刷新，網路上的可用取得的硬體變聲器或是變聲軟體可將語者的說話聲轉化成非特定音色或是色調，有心人士會使用更加新穎變聲器或軟體來進行去除語者自身的身份，好讓聽者無法正確辨識。本論文我們想要嘗試探討，去識別化後的語者的音頻訊號是否仍可以被辨識出所屬者，在一群經過變音的語者內辨識出語者身份（語者識別）。我們在訓練資料部分資料增廣部分使用調整音調與在時域上基週波同步疊加法(TD-PSOL)調音，測試資料其中有使用了MorphVOX這套軟體來作為測試資料集的資料。神經網絡方面，採用一維卷積方式去做為網絡的主要方法。為了達到增加模型的泛化性，所以使用到了資料增廣的方式，在經過特徵截取後使用類

神經網絡(Artificial Neural Network ; ANN)實現監督式機器學習，訓練出自動語者識別(Automatic Speaker Recognition ; ASR)模型。

大家學標準日本語【每日一句：生活實用篇】行動學習新版：書＋APP（書籍內容＋隨選即聽MP3）iOS / Android適用（加碼出口仁親授Youtube跟讀練習影音）

為了解決語音輸入無法使用的問題，作者出口仁 這樣論述：

網路&實體教學皆廣受好評的出口仁老師， 了解大家學日語時「擔心文法不對不敢說」或是「聽不懂，所以無法說」的困擾， 精心撰寫「實境日語會話」並親授「提升聽力、連帶提升會話力」的「跟讀練習法」 　　169個「在日本生活的實際會話場面」 　　APP整合全書內容及MP3音檔， 　　再搭配【出口仁老師親授，５階段跟讀練習】Youtube影音 　　任何程度都能用自己跟得上的速度，循序漸進達成最終階段「高速跟讀」； 　　讓「閱讀的文字」和「聽到的發音」在腦海中產生連結〈不再「看得懂的字卻聽不懂」！〉 　　把自己的「讀解力」「語彙力」連結到「提升會話力」的層次！ 　　【APP特色】 　　將全書

之「主題句、文型解析、使用文型、用法、會話練習、MP3」等內容，融合文字、圖像、音訊等元素，透過APP友善的操作介面，規劃流暢的學習動線。日常一機在手，可閱讀、可聽MP3，享受科技帶來的學習便利與舒適。 　　●【可跨系統使用】：iOS / Android皆適用，不受日後換手機、換作業系統影響。 　　●【可播放MP3】：可「全單元播放音檔」或「逐句播放音檔」。 　　●【自由設定MP3的 5 段語速】：最慢、稍慢、正常語速、稍快、最快。 　　●【一單元一獨立畫面】：操作簡潔，完整掌握「主題句、文型、會話」等內容。 　　●【可搜尋學習內容／標記書籤／做筆記】 　　●【可調整字體大小】：進行個人化設定

，舒適閱讀。 　　●【提供手機/平板閱讀模式】：不同載具的最佳閱讀體驗。可離線使用。 　　※［APP安裝說明］ 　　1. 取出隨書所附之「APP啟用說明」：內含安裝序號1組。 　　2. 掃瞄QR-code連結至「App Store / Google Play」免費安裝《檸檬樹－大家學標準日本語【每日一句：生活實用篇】APP》。 　　3. 安裝後，開啟APP： 　　● iOS：點按［取得完整版］輸入［序號］點按［確定］，即完成安裝。 　　● Android OS：點按主畫面［三點］圖示，點按［取得完整版］輸入［序號］點按［確定］，即完成安裝。 　　4. 適用之裝置系統： 　　●iOS：支援最新

的iOS版本以及前兩代 　　●Android OS：支援最新的Android版本以及前四代 　　【Youtube跟讀練習影音】 　　使用全書的主題句製作成「Youtube跟讀練習影音」，由出口仁日文錄音，並親授「跟讀的功能＆練習方法」。透過「跟讀」讓「日語文章（視覺情報的日語）」和「日語會話（聽覺情報的日語）」產生連動，你將感受到自己的「讀解力」「語彙力」反映在「會話力」的進步。 　　※［跟讀的功能］ 　　（1）提升「發音、語調、表達力」 　　（2）提升「聽解力」 　　※［跟讀的練習方法］ 　　①【掌握內容】 　　第１階段［聆聽］：〈一邊看〉會話文。一邊聽日文語音，確認中譯。 　　②【循

序漸進跟讀】 　　第２階段［複讀］：〈可以看〉會話文。日文語音結束後「1秒」（建議值）複讀。 　　第３階段［低速跟讀］：〈儘量不看〉會話文。聽到日文語音後「2秒」（建議值）跟讀。 　　第４階段［中速跟讀］：〈儘量不看〉會話文。聽到日文語音後「1秒」（建議值）跟讀。 　　③【高速跟讀】 　　最終階段［高速跟讀］：〈絕對不看〉會話文。聽到日文語音後「0.5秒」（建議值）跟讀。 本書特色 　　生活中許多「聽說讀寫」的詞彙，都包含「情感」和「心情」的要素在裡面。說話時「情緒」和「語言」是一起運作的。如果置身在日本，藉由實際會話場面，「情緒」隨著「語言」一起運作，就能學會豐富的日語表現方式。但是，我

們是在日本以外的地方學著日語，缺少實際會話的機會。 　　因此，書裡面大量介紹在日本生活會碰到的實際會話場面，透過「在日本生活的假想體驗」學習日語。即使不在日本生活，也能掌握「日本人真實的生活會話」。 　　同時，也沒有忽略文法。任何日語表達的背後，一定存在「規則性的文法」。能夠說得一口流利日語的學習者，一定都徹底而紮實地學習文法。如果欠缺文法能力，即使持續學著日語，很快地日語能力就會陷入停滯且苦無進展。本書詳細解說「文法結構、使用文型」，期待大家透過「具體的會話場面」以及各種「根據文法原則的日語表現」，學會能夠在生活中實際運用的日本語。

應用於神經網路之基於擴展隨機邏輯的高準確度與高效能隨機運算架構設計

為了解決語音輸入無法使用的問題，作者吳奇勳 這樣論述：

由於智能系統的發展，人工智能給生活帶來了便利。深度神經網絡（DNN）在電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、音訊辨識與生物資訊學等領域並取得了極好的效果。儘管深度神經網絡在人工智能的應用帶來了諸多優勢，但為了實現高精度和多任務設計，神經網絡的架構變得越來越複雜。高度複雜的運算導致硬體面積龐大。除此之外，高功耗問題使得大型的深度神經網路無法適用於邊緣裝置上。然而，機器學習具有良好的容錯性，即便在運算上出現了些微的偏差也能正常運作。因此，近似運算設計近年來備受關注，近似運算以相似的運算方式取代高計算量的模組，以節省功耗並實現高效能，同時將運算結果保持在可接受的水平上。其中，隨機運算(Stochast

ic Computing)方法已被證明是使用簡單的邏輯閘以及機率域的運算替代高功率算術單元的有效方法。因此，近年來提出了許多基於隨機計算的人工神經網路(Artificial Neural Network)設計。但是，由於隨機運算使用位元流計算以及機率域運算的限制，傳統的基於隨機運算的人工神經網路設計具有較低的計算準確度，甚至無法實現大型的神經網路架構。因此，為了要解決上述問題，我們應用擴展隨機邏輯（Extended Stochastic Logic）方法來解決傳統隨機計算的機率域運算限制。然而，擴展隨機邏輯在運算上仍然存在較低的計算準確度。因此，我們提出了一種基於擴展隨機邏輯的加法器來替代神經

網路計算中的累加過程，用以提升運算準確度。另一方面，擴展隨機邏輯無法輕易實現神經網路中的激勵函數，因此，我們提出了一種基於擴展隨機邏輯的線性整流函數(ReLU)。由於隨機計算是一組通過隨機位流表示連續值的技術，因此會花費大量的時間在運算上。因此，我們提出了基於管線化的運算架構，可以適用在連續輸入的任務上。實驗結果顯示，所提出的神經網路架構與傳統擴展隨機邏輯相比可以將準確度提高87%。通過採用台積電CMOS 40nm製程提出的方法可以減少34.36% ~ 44.37%的硬體面積和5.8% ~ 12.7%的功耗。與非管線化隨機運算方法相比，提出的方法可以減少79.8% ~ 97.1%的運算時間。