麥克風回音效果的問題，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

為了解決麥克風回音效果的問題，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

麥克風回音效果進入發燒排行的影片

回音與量化飽和情況下之唱詞辨認系統改善

為了解決麥克風回音效果的問題，作者楊嘉恩 這樣論述：

本研究探討利用Google語音辨認API來進行演唱歌詞辨認的可行性，藉以做為歌唱評分的依據。由於演唱時為了增加聽覺美感與氣氛，通常會將歌聲加入回音效果，但也因此造成歌唱訊號與一般的語音訊號相差甚大，致使Google語音辨認系統發生無法辨認的情形。另一方面，演唱者常因嘴巴離麥克風太近而導致收錄音量過大，造成量化飽和，在訊號上呈現輪廓被截掉的現象，此亦大幅影響辨認的正確性。為了處理回音與量化飽和問題，本研究提出以深度學習類神經網路的方法來進行訊號改善，其基本概念是利用類神經網路求出無回音歌聲與有回音歌聲之間的對應關係，或是求出無量化飽和與有量化飽和之歌聲間的對應關係，再根據這對應關係來將受測之有

回音歌聲轉換成無回音歌聲，或是將有量化飽和之歌聲轉換成無量化飽和之歌聲。經實驗證實，經由歌聲轉換後可大幅提升唱詞辨認的準確性。

那些在青春網的日子

為了解決麥克風回音效果的問題，作者陶曉清 這樣論述：

最保守的廣播媒體，推出的最前衛的音樂頻道！ 　　1988年，位於現在帝寶豪宅的「中廣青春網」誕生了， 　　在沒有網路、沒有Spotify的年代， 　　她從青春出發，伴著許多人的青春歲月，一段無法被取代的集體音樂記憶。 　　中廣青春網，不只是當時中國廣播公司的變革，也更新了那一代的耳朵，搭起年輕人與熱門音樂的橋梁。 　　她找來陶曉清擔任總監負責整個媒體的規劃和營運，讓她成為台灣廣播有史以來，第一個長達12小時連續播出熱門音樂的頻道。 　　中廣青春網的DJ也都是一時之選，如周華健、哈林、黃舒駿、黃韻玲、鄭華娟、鄭開來、蘇來、朱衛茵、袁永興……這個實驗性質十足的頻道，還找來一群創意十足的

企製人員，首度引進「call in」直播，玩出許多創意。 　　這些DJ和特別的企畫小組，一新節目型態，讓聽眾覺得新鮮，在沒有串流音樂的年代，廣播電台就是音樂最即時的發聲舞台，而透過青春網播放的R&B、Jazz、New Age、Adult Contemporary……更是不少人的音樂啟蒙，音樂的選擇不再貧瘠。 　　這樣的青春網無法複製，她帶給那一代人搜尋另一種聲音的新選項，與類比時代最有趣的音樂體驗。 　　本書精彩內容，包括： 　　．青春網創立背景故事、有趣的活動。 　　．DJ龔懷主（Robin）、朱衛茵、于婷、李方、周華健、哈林、黃舒駿、黃韻玲、鄭華娟、鄭開來、蘇來、袁永興、蔣

國男……暢談青春網。 　　．超過200張復古照片、文件，重溫青春網。 　　．唱片宣傳聊青春網的江湖地位；記者歐銀釧、趙雅芬聊回憶中的青春網；聽眾談青春網陪伴他們的歲月。 　　．廣播人馬世芳與另一半結緣史。 名人推薦 　　中國廣播公司董事長  趙少康、作家、媒體工作者  蔡詩萍、廣播人  馬世芳  專文推薦

基於遞迴類神經網路之麥克風嘯叫抑制系統

為了解決麥克風回音效果的問題，作者林政陽 這樣論述：

在使用卡拉OK系統唱歌時，常會因麥克風拿離喇叭太近，或是擴大機功率開太大，產生正回授而導致嘯叫，造成歌者跟聽眾都非常不舒服。一般處理麥克風嘯叫，常是利用移頻打斷共振，或是用帶阻濾波器做事後補救，但有可能會造成音質破壞。因此我們想改用適應性回授消除演算法，利用擴大機喇叭的輸入音源當參考訊號，來自動估算在不同空間環境、不同歌曲、不同訊雜比下，麥克風可能錄到的回授訊號，並在做訊號增益前先將其消除，以直接從源頭消除嘯叫發生的可能性。基於以上想法，在本論文中，實現了 normalized least mean square（NLMS）的嘯叫消除演算法，尤其是進一步考慮擴音系統的非線性失真，提出基於 r

ecurrent neural network（RNN）的進階演算法。並在實驗時分別測試在時域或是頻域處理，與使用NLMS或是RNN，對不同曲風、不同環境空間響應情況下，不同演算法的收斂速度、計算量需求與嘯叫抑制效果。由實驗結果發現：（1）在時域實現收斂比較快，（2）在頻域實現穩定效果（3）時域RNN在消除效果上最好，但有過於龐大的計算。