麥克風驅動程式的問題，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

Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決麥克風驅動程式的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

麥克風驅動程式進入發燒排行的影片

整合卷積神經網路應用於車窗馬達音質辨識系統

為了解決麥克風驅動程式的問題，作者石承恩 這樣論述：

現今，電子化產品已被廣泛使用在車子零組件，其中，電動升降車門玻璃已成為車用標配項目，汽車用戶希望在車門玻璃升降過程中，能夠有效降低車門玻璃產生的噪音，即為車窗升降機動態音質。本研究提出針對電動車窗(天窗)馬達驅動的聲音品質進行辨識，目的為能夠在組車廠裝配時，首先確保馬達運轉時的品質狀態，並透過聲音影像深度學習，從聲音頻率原始數據中，來學習異常特徵，達到智慧自動聲音特徵提取與辨識方法。本研究馬達聲音訊號是透過高靈敏度麥克風，來擷取聲音訊號輸出到電腦，並從中建立良品與不良品聲音樣本，當作為馬達聲音資料庫，本文透過使用梅爾頻率倒譜係數 (MFCC)，並強化頻譜圖特徵訊號，進行資料預處理，切割音框，

擴增聲音資料數據等方式，來完成分類高低頻率相位進行訊號疊加，以獲得新強化頻譜圖，將此頻譜圖轉換成圖像數位訊號，本文開發多尺度卷積神經網絡(Conv1D, 2D)與LSTM 演算法，進行機器學習演算法進行聲音分類模型，並根據聲音特徵密度函數，來獲得馬達運轉/機械運轉音的權重閾值，最後經由實驗測試結果顯示，其使用辨識率卷積神經網絡(Conv1D, 2D)與LSTM 演算法可達95%以上，以達到完成開發馬達異音辨識分析系統目標。

ESP32程式設計(基礎篇)

為了解決麥克風驅動程式的問題，作者曹永忠 這樣論述：

　　本書是『ESP系列程式設計』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用ESP32開發板使用最基礎的數位輸出、數位輸入、類比輸出、類比輸入、網際網路連接、網際網路基礎應用…等等。 　　ESP 32開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，只要透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且ESP 32開發板市售價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是ESP 32開發板低廉的價格與Wifi+藍芽

雙配備，更符合物聯網的基本需求，這是今年以來ESP 32開發板為何這樣火熱的原因，希望透過這個系列書籍的分享，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御ESP 32開發板與周邊模組。  

基於MFCC智慧辨識系統用於風扇品質檢測

為了解決麥克風驅動程式的問題，作者蘇建升 這樣論述：

近年來政府極力推動工業4.0與智慧製造相關技術提升，以加速產業升級、精準的生產及降低成本浪費，智慧製造主要是透過自動化生產設備，結合物聯網技術、雲端運算與大數據分析，提高生產效率及降低生產過程所耗費的成本，而本文提出在電子風扇生產製程中，品管檢測正是需投入大量人員檢測產品項目之一，因人耳辨識聲音相當細微與靈敏，但長期使用聽覺檢測，會造成疲勞與誤判情況發生，所以透過電腦數據聲音辨識技術，可輔助判定聲音異常現象，故藉此本文則針對風扇提出聲音辨識與異音檢測之方法。本研究透過聲音辨識演算法，並嘗試導入機器學習系統來進行風扇的品質檢測，並取代與輔助判定品管人員使用聽覺對風扇的品質檢測，提高生產效能及加

速產業升級的速度，透過麥克風擷取訊號經由快速傅立葉變換(FFT)，並透過梅爾倒頻譜係數(MFCC)演算法來獲得關鍵權重值，並與已建立的資料庫之權重值比較，藉此可判定風扇良品及不良品的分類與相關檢測參數，最終本研究成功建立一套風扇聲音辨識系統，可在品管人員監控輔助使用下，精確的判定風扇聲音數位化，並且辨識系統可針對風扇的優劣進行分類。在本研究中使用兩種不同麥克風進行辨識，專業麥克風辨識率達94.23%，市售麥克風辨識率達78.85%。