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語音辨識 JavaScript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
語音辨識 JavaScript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 和蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒的 Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自旗標 和深智數位所出版 。
國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣所指導 施冠成的 應用於機器人的情境式英文對話機器人 （2021），提出語音辨識 JavaScript關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、機器人輔助語言學習、意圖識別、實體識別、深度學習。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣所指導 魏廷昇的 自然語言處理應用於語言學習機器人 （2020），提出因為有 機器人輔助語言學習、語言教學、輪型機器人、語音識別的重點而找出了 語音辨識 JavaScript的解答。
Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習
為了解決語音辨識 JavaScript 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
應用於機器人的情境式英文對話機器人
為了解決語音辨識 JavaScript 的問題，作者施冠成 這樣論述：
近年來，台灣英語水平在全國非英語母語國家逐年下滑，主要原因為大部份學生很少主動學習英文，對學習英文產生焦慮感。本研究提出一個將自然語言處理應用於機器人的情境式英文對話機器人系統，讓學生再練習英文對話的同時還可以與虛擬和實體機器人互動，消除學生在與人進行英文對話的所帶來的緊張感、焦慮感及不安達到提升孩童開口說英文的意願，這不僅能訓練孩童開口說英文，也可以同時訓練閱讀及聽力，進而達到提升英文能力。系統架構分為 APP 端、自然語言處理端、網頁顯示端、以及機器人端，透過圖文並茂的方式進行情境式英文對話。然而，在過去語言機器人在語言模組精確度低且訓練上意圖與實體提取上錯誤過多。本研究為解決以上問題，
使用一套開源學習框架-Rasa，利用五種語言模型進行預訓練，5 種模型如下: GPT2、BERT、DistilBERT、XLNet、RoBERTa，分別觀察這五種模型的 Intent loss、Entity loss 以及正確率的表現狀況。經過實驗發現，意圖與實體丟失過多的主要原因為在一個意圖中有標記的實體與無標記的實體相同過多，這樣會導致語料模型裡的實體與有標記的實體會衝突到及語言模型實體無法準確預測。經過實驗之後發現使用 DistilBERT 進行預訓練比其他四個模型精確平均度還高，替整個文本意圖預測成功平均提升至 99.59%以上。
Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務
為了解決語音辨識 JavaScript 的問題，作者蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒 這樣論述：
結合Python與Azure服務的AI程式實作 快速開發實用AI服務 【本書內容】 隨著 AI 應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，大都支援或直接使用 Python 語言來開發，因此本書結合AI 與Python、Azure的應用，協助讀者建置智慧型應用程式。 為了讓讀者了解簡單的機器學習功能，本書學習單元分成兩大類： Python 基礎語法教學及Python 結合Azure API 的應用教學範例。 各範例內有詳細文字解說並結合圖片，讓使用者可以透過圖文吸收更快更容易上手。 Azure 認知服務分成決策、語言、語音、辨識，針對以上四大主軸分
別有不同的功能及運用，Azure 針對學生帳戶還有免費點數可以使用，因此使用者進入的門檻很低，而且Python 的用途廣泛，可以內建數據分析函式庫作大數據分析、網頁爬蟲資料等。運用Azure 只要簡單建立資源，便能開始使用，而且附有災難備份支援，可以在發生重大問題時，保有原本資料。 全書範例的解說使用較簡單而精簡的詞彙和語句，讓使用者能較好理解。 有些功能需要結合Python 程式碼，本書也有標上程式碼註解，讓對於初嘗程式碼的學習者可以較無負擔也較無壓力的開始建立現代流行的AI 服務應用。 適合讀者群 本書結合AI 與Python，適合初階至中階接觸Python者。 本書特色
1.基礎Python重點語法教學，新手也可以快速上手 2.經典基礎範例教學，快速掌握語法邏輯 3.Azure認知服務實用範例詳細解說，一次了解Azure認知服務應用 4.結合Python與Azure服務的AI程式實作，快速開發實用AI服務
自然語言處理應用於語言學習機器人
為了解決語音辨識 JavaScript 的問題，作者魏廷昇 這樣論述：
近幾年來，機器人的快速發展，使得機器人成為學生練習英語會話的良好夥伴。但是，大多數的機器人缺乏理解使用者意圖的能力。本研究針對此問題使用不同語料庫、特徵工程及新式的Google的BERT深度學習模型進行訓練，比較不同組合下機器人對於使用者意圖判斷的正確率。為了使問題不會過於複雜，僅考慮五個可能的目的地：圖書館、游泳池、超市、公園和學校。使用者只需要說出想進行的活動，模型就會根據句子來預測使用者期望的目的地。本實驗的語料庫來自Wikipedia和Twitter。特徵工程選用的是Counter Vectorizer和TF-IDF。當BERT模型使用數據進行測試時，準確度從51％提高到68％。未來
將會進一步嘗試提高準確性，並考慮如何將這種意圖判斷方法納入對話機制中，增加機器人輔助語言學習的趣味性。