語音辨識技術的問題，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

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決語音辨識技術的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

語音辨識技術進入發燒排行的影片

適性化矯正回饋學習模式對國小學童英語口說能力、 學習動機、學習焦慮及認知負荷之影響

為了解決語音辨識技術的問題，作者姚惠雯 這樣論述：

受到全球化及國際化的浪潮影響，英語成為當前國際溝通最重要的語言，英語口說能力也因此成為我國英語文教育所強調的重點之一。為幫助學習者進行口語表達，在口說教學中時常運用矯正性回饋以幫助學習者發現錯誤並進行修正。然而在教學現場，教師無法給予即時且持續連貫的矯正性回饋，並難以將學生個別差異納入考量，對學生之學習成效便可能造成影響。據此，本研究結合適性化矯正回饋與語音辨識技術，開發「適性化矯正回饋語音辨識系統」應用於國小四年級英語口說課程。本研究採準實驗設計，實驗組A運用「適性化矯正回饋學習模式」；實驗組B則運用「動態評量矯正回饋學習模式」於英語口說學習，探討對其英語口說能力、學習動機、學習焦慮及認知

負荷之影響。研究結果顯示，運用兩種學習模式與英語口說學習對英語口說能力及學習動機結未帶來顯著差異，但兩者皆能顯著降低學習者之學習焦慮，並且沒有造成其過重的認知負荷。建議未來相關研究在建置系統時，可朝向提供更精準或適切的回饋發展，以利學習者的學習並發揮系統最大的價值。

聲音經濟：從語音助理、Podcast到智慧音箱，科技巨頭爭相搶進的新市場

為了解決語音辨識技術的問題，作者緒方憲太郎 這樣論述：

＼ 繼智慧型手機後的下一場科技革命！ ／ 聲音經濟改變人們的溝通方式，使我們不再被「螢幕」綁架 已成為備受關注、充滿潛力與商機的全新藍海市場 ★ 日本聲音產業發展先驅、新創企業顧問無私分享，業界情報首次公開 ★ 收錄日本語音科技領域菁英對談，激發聲音經濟未來展望的更多想像 ★ 從科技發展、市場潛力、廣告效益、內容製作全方位解析，帶來對聲音經濟的全新想像與啟發 好評推薦 ▍Mr. 6 劉威麟│網路趨勢觀察家 ▍邱奕嘉│政大EMBA執行長 【聲音經濟的崛起】 Podcast的風潮只是一個開端，聲音的無窮潛力受到全球的關注，Google、Apple、Facebook、Amazon等跨國

企業積極投入聲音市場，是現今商業界最受矚目的焦點。隨著語音辨識、深度學習等聲音科技的發展，讓人們從被螢幕綁架的現況中解放，大幅改變人與資訊的互動方式。 ▍現已有超過三分之一的美國人擁有智慧音箱 ▍台灣每5人就有1人收聽Podcast ▍2021年Podcast廣告年收益已超過10億美元 ▍Spotify美國Podcast聽眾人數在2023年將成長至3,750萬 【聲音經濟是人類科技的終極目標】 從《星際爭霸戰》（Star Trek）到《鋼鐵人》（Iron Man），與電腦交談和溝通一直是科幻電影裡熟悉的場景，更是人類科技的終極目標之一，而我們已經離這一天越來越近。以目前來說，語音技術、人工

智慧及物聯網最新進展已將這部分實現。智慧手機、智慧喇叭和其他設備能夠透過 Google 智慧語音助理、Siri和Alexa等語音助手來對設備進行指令。 【聲音經濟在各領域的革命】 ▍醫療│利用患者的談話語調來診斷憂鬱症、失智症、帕金森氏症等疾病。 ▍行銷│根據聆聽者手邊正在做的事情或當下的心情，投放個人化的語音廣告。 ▍金融│以聲紋認證取代傳統的密碼與繁瑣的資料確認。 ▍長照│減低高齡者對操作科技產品的障礙，提供更多精神與情感上的支持。 【聲音經濟就是未來】 在智慧型手機問世之前，沒有人能預測到在短短十年內智慧型手機能如此普及，影響力深入生活的每一個層面。隨著聲音科技的突破，現已出現不需要

耳機就能傳送聲音的「音袋」技術，以及與真人語調無異的聲音合成技術。聲音經濟領域應用的深度與廣度都在不斷地擴展，下一波的科技革命，將由聲音經濟開始，徹底改變你我的生活！

基於卷積遞迴神經網路之構音異常評估技術

為了解決語音辨識技術的問題，作者楊東翰 這樣論述：

近年來隨著資訊科技化，人工智慧逐漸深入了我們的生活。深度學習的發展更讓語音辨識技術向前邁進了一大步，不僅能提高人機交互性，還可以應用於醫療等方面。我們用基於深度學習的語音識別技術進行錯誤發音的檢測，以此幫助有構音異常的人找出發音錯誤的地方以增加口說熟練度，並且輔助醫師進行診斷與治療。本論文「基於卷積遞迴神經網路之構音異常評估技術」，延續過去學者的研究，提出基於CRNN-CTC 改善的系統，來提升錯誤發音檢測 (Mispronunciation Detection, MD) 的效果，達到構音異常的評估。本研究利用卷積遞迴神經網路 (Convolutional Recurrent Neural

Network, CRNN) 與連結時序分類 (Connectionist Temporal Classification, CTC) 來訓練網路模型。並加入注意力機制，對構音異常評估的性能進行改善，以提升評估效果。實驗結果表明該方法用於構音異常的檢測有著良好效果。