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書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 Librosa 語音 辨識

另外網站【語音識別】作業1：語音特征提取 - 文章整合也說明：給定一段音頻，請提取 12維MFCC特征 和 23維FBank ，需要依賴的庫為librosa。 Librosa是一個用於音頻、音樂分析、處理的python工具包，一些常見的時頻處理 ...

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Librosa 語音 辨識關鍵因素是什麼，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海洋大學 資訊工程學系 趙志民所指導 陳錦鴻的 DriverID:基於聲紋及聲波之駕駛身分辨識系統 （2021），提出因為有 駕駛身分辨識、聲紋、聲波動作辨識的重點而找出了 Librosa 語音 辨識的解答。

最後網站這是一個Speech_Recognition-PyTorch的開源碼 - GitHub則補充：這次使用的語音模型架構為DeepSpeech2，示意圖如下圖所示，包含了CNN、BiGRU、Fully Connected ... [3] 利用AssemblyAI 在PyTorch 中建立端到端的語音識別模型@Comet.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Librosa 語音 辨識，大家也想知道這些：

針對變聲處理之語音的自動語者識別研究

為了解決Librosa 語音 辨識的問題，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。

DriverID:基於聲紋及聲波之駕駛身分辨識系統

為了解決Librosa 語音 辨識的問題，作者陳錦鴻 這樣論述：

駕駛身分辨識是許多應用(如車禍保險理賠責任歸屬和駕駛風險評估)的重要依據。現存的身分辨識大多是使用身分密鑰(如車鑰和智慧卡)或生物特徵(如人臉辨識、虹膜辨識、指紋辨識、聲紋辨識、靜脈辨識)技術。這些辨識方法都無法偵測在旅程中駕駛更換的事件。為解決此問題，本論文提出結合聲紋和聲波特徵的駕駛身分辨識系統，DriverID。DriverID利用駕駛在開車前錄下的語音密鑰，以深度殘差網路(Deep Residual Network, ResNet)建立聲紋身分辨識模型，另利用開車過程中駕駛動作(如方向盤轉動和切換檔位等)產生的聲波反射訊號，以卷積神經網路(Convolutional Neural N

etwork, CNN)建立聲波身分辨識模型。DriverID結合這兩種辨識方法，能提高正確辨識駕駛者身分的機率，提供實用的駕駛身分辨識方案。

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