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輔仁大學 科技管理學程碩士在職專班 吳春光所指導 黃俊凱的 美中智慧音箱產品的開發與發展策略之研究 （2019），提出麥克風echo軟體關鍵因素是什麼，來自於產品生命週期、策略矩陣、PEST、五力分析。

而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 陳自強所指導 賴緯秩的 影音整合處理來判斷多音源與人物關係 （2017），提出因為有 居家照護、麥克風陣列、環景攝影機、盲蔽訊號分離、聲源數量、聲源方位的重點而找出了 麥克風echo軟體的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了麥克風echo軟體，大家也想知道這些：

麥克風echo軟體進入發燒排行的影片

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▌電腦配備 Computer Allocation：
處理器 CPU：R9 3900X
主機板 MB：MPG X570 GAMING EDGE WIFI
記憶體 RAM：十銓 DELTA DELTA D4 3200 8G*4
顯示卡 GPU：GeForce GTX 1080 Ti GAMING X TRIO
固態硬碟 SSD：Kingston A2000 NVMe PCIe SSD
內接硬碟 HDD：Seagate 2TB、東芝 TOSHIBA 6TB
電源供應器 PSU：安耐美 金靜冰河 750W
機殼 CASE：BitFenix 炫光戰神
機殼風扇 CASE Fan：MONTECH Z3 ARPG FAN 3 IN 1
CPU散熱器 CPU Fan：NZXT Kraken X63
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▌周邊設備 Peripheral Equipment
主要螢幕 Main Monitor：Zowie XL2740
次要螢幕 Secondary Monitor：Acer KG271 B
鍵盤 Keyboard：TT Premium Level 20 RGB Cherry MX
滑鼠 Mouse：Logitech G Pro Wireless
滑鼠墊MousePad：TT Level 20 RGB超大型電競滑鼠墊
麥克風 Micphone：Blue Yeti Pro
耳機 Headset：HyperX Cloud Stinger Wireless
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▌攝影、軟體
螢幕錄製：Nvidia
現實攝影：iPhone XS Max
剪輯軟體：Adobe Premiere Pro
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▌遊戲設定
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2倍鏡：109
2.5倍鏡：110
3倍鏡：112
4倍鏡：112
5倍鏡：113
12倍鏡：174

美中智慧音箱產品的開發與發展策略之研究

為了解決麥克風echo軟體的問題，作者黃俊凱 這樣論述：

智慧音箱在美國與中國市場迅速崛起，兩強不只在經濟互相抗衡，在科技上也是互相抗衡，美國市場以亞馬遜，谷歌，蘋果智慧音箱市場占有率最大，在中國是以阿里巴巴，小米，百度市占率最大，不管是在智慧音箱的產品開發技術，或是麥克風(MEMS)收音的提升，喇叭聲音品質提高，使用高效能的處理器等，都會讓相關供應鏈廠商獲得商機，美國與中國在智慧音箱上產品定位不盡相同，畢竟文化與語言也不同，所以商業模式也會有差異。智慧音箱是通往智慧家庭重要入口，融入家庭生活，像是燈光控制家電控制等等，目前已經有現成產品在市場上銷售，所以智慧音箱除了單純撥放串流音樂平台上的音樂外，也提供了購物，新聞播放與廣播節目，智慧音箱與

消費對話內容辨識能力也會越來越強，並帶來可能商機。今年疫情肆虐，許多民眾必須待在家，智慧音箱就會變得家中最依賴設備之一，這也讓廠商會進化自家音箱的人工智慧裡的語音辨識能力，軟體應用程式也會廣泛地進入音箱設備，推升智慧語音助理的應用領域包括汽車、穿戴裝置、智慧電視等。 智慧音箱透過連接網路到雲端大數據資料庫，廠商語音資料庫就是決戰主要關鍵因素，語音辨識率高在平台銷售就會得到市場佔有率與成長率，目前除了音質好收音好之外，還要與消費者使用互動良好與資訊達並與電信業者合作利用補貼的方式來強奪終端家庭應用市場，廠商就需要自家的語音資源生態系與扮演整合角色，在未來智慧音箱將會從家庭整合到後面雲端平台

，建立家庭領域語音平台服務圈。

影音整合處理來判斷多音源與人物關係

為了解決麥克風echo軟體的問題，作者賴緯秩 這樣論述：

本論文使用麥克風陣列並搭配環景攝影機應用在居家照護當中的多聲源及其種類判斷。其中在麥克風陣列方面，我們錄下多個音源同時存在的聲音訊號，首先判斷在該環境下有多少個聲源存在，其整體聲源數量判斷正確率有92.7%，接下來使用盲蔽訊號分離演算法，並將聲源數量的值當作演算法輸入端，以分出與聲源數量相同的預估聲源訊號，這些預估聲源訊號可以代表每一個聲源的聲音資訊，實驗後發現訊號干擾比最高可達11dB。在盲蔽訊號分離演算法當中可以得到分離矩陣，我們擷取分離矩陣的相位資訊當作聲源方位的判斷，此時方位誤差小於20度的正確率為45.6%。然而，當環境當中存在著空間迴響時會降低聲源方位的判斷，因此，我們使用適當的

濾波器降低第一反射路徑的聲音資訊來提高方位判斷的正確率，這時方位誤差小於20度的正確率變成46.5%。此外，我們另外搭配環景攝影機的影像資訊做為輔助，利用背景相減法找出攝影範圍當中有變動的區域，如果我們可以找到某個變動區域是四邊形，即可得知該變動區域是電視螢幕，每個變動區域都可以得到對應的方位，對應聲源訊號的方位資訊即可找到電視和人物對應的發出的聲音，未來可以針對人物的說話聲達到居家照護的效果。

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