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變聲 器 參數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王明臣寫的 音響師寶典 可以從中找到所需的評價。
國立臺北科技大學 電子工程系 蔡偉和所指導 王文鴻的 針對變聲處理之語音的自動語者識別研究 （2021），提出變聲 器 參數關鍵因素是什麼，來自於資料增廣、監督式機器學習、一維卷積。
而第二篇論文國立臺灣大學 生醫電子與資訊學研究所 李百祺所指導 廖梓甯的 奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬 （2021），提出因為有 聲穿孔效應、穴蝕效應、汽化效應、傅立葉轉換、小波轉換、液滴汽化模型、氣泡震盪模型的重點而找出了 變聲 器 參數的解答。
音響師寶典
為了解決變聲 器 參數 的問題，作者王明臣 這樣論述：
本書分為三篇：基礎理論與實踐篇、操作應用與技能篇和數位音響技術篇，書中主要介紹音響技術的基本原理、各種音響設備的基本功能及工作原理與基本操作方法，具體介紹了音響系統的連接調整方法與使用技巧，重點介紹了調音台與周邊設備以及功放音箱的使用調整方法和故障的檢測判斷方法。同時，本書對於數位聲頻技術、數字調音台、數位音訊信號的網路傳輸等基本原理和應用也作了具體的分析和講解，對數位音訊系統測試軟體Smaart和建築聲學軟體EASE的原理和使用也作了較具體的介紹。
針對變聲處理之語音的自動語者識別研究
為了解決變聲 器 參數 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。
奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬
為了解決變聲 器 參數 的問題，作者廖梓甯 這樣論述：
聲穿孔作用是指利用超音波與超音波對比劑的相互作用使細胞膜產生穿孔現象，已被廣泛研究於輸送藥物、蛋白質和基因。目前已知可引發聲穿孔作用的主要機制之一為慣性穴蝕效應，但慣性穴蝕效應引發時造成的微氣泡破裂，可能會帶來非必要性的細胞死亡，因此期望找到其他方法來引發聲穿孔作用。在我們過去以聲學激發液滴汽化同步光學激發液滴汽化為基礎的聲穿孔研究中，我們已展示液滴反覆汽化凝結的機制，可產生一定劑量的聲穿孔效應，此顯示重複性汽化可引發聲穿孔作用的潛在性。為了近一步瞭解重複性汽化的機制，適當的數值分析方法是必要的。本篇研究將結合流體力學及超音波原理，以數值分析方法建立液滴重複性汽化模型，並在模型中發現可重複性
汽化較容易發生於聲壓小週期長的參數條件。此外，為改善傅立葉分析在判斷可重複性汽化發生率的限制，本研究亦採用有限基函式之小波轉換進行具有不同波形之訊號分析，發現當其在高頻區間的能量超過設定之閥值時，能有大於 90 %之正確率找出液滴相變之發生，並可加入每微秒之相變次數提高可重複性汽化之判別。此外，我們也發現小波轉換於低頻高頻間的能量比值可為另一個判定汽化及穴蝕效應的方法。最後，以機器學習進行自動化分析時，發現傅立葉轉換在汽化及慣性穴蝕效應的分析上仍為較佳的指標，而小波轉換則可協助分析重複性汽化之發生機率及次數，因此未來可結合小波與傅立葉轉換用於汽化、重複性汽化與穴蝕效應之分析，協助臨床上更有效率
的制定治療策略。