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MFCC 語音辨識的問題，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
MFCC 語音辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪青陽李琳寫的 語音辨識：原理與應用 和柳若邊的 最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作都 可以從中找到所需的評價。
另外網站應用於MFCC語音特徵參數擷取處理器之電路實現 - 博碩士論文網也說明：語音辨識 之特徵參數可分為線性預測係數與Mel倒頻譜係數兩大類。後者可獲得較佳的語音辨識率，然而，演算法於頻譜轉換時含有大量運算，在即時的語音辨識應用上， ...
這兩本書分別來自電子工業出版社 和深智數位所出版 。
逢甲大學 機械與電腦輔助工程學系 陳子夏所指導 洪聖儒的 吹瓶機變導程螺桿振動訊號量測與失效預測 （2021），提出MFCC 語音辨識關鍵因素是什麼，來自於振動量測、變轉速馬達、濾波、動態時間扭曲法。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 李世安所指導 劉玉瑩的 移動型機器人之自動語音控制 （2021），提出因為有 自動語音辨識、源分離、說話者辨識、說話者驗證、語音轉文字的重點而找出了 MFCC 語音辨識的解答。
最後網站聲音訊號的特徵擷取 - HackMD則補充：其中.mfcc 用來計算信號的MFCC參數, 通過打印mfccs.shape，可以看看每一幀裡面有多少維的MFCC特徵。第一個參數是mfcc參數的維度，第二個參數是幀數，這裡一共3107幀，每一 ...
語音辨識：原理與應用
為了解決MFCC 語音辨識 的問題，作者洪青陽李琳 這樣論述：
本書系統地介紹了語音辨識的原理和應用，全書共分 15 章，原理部分涵蓋聲學特徵、隱瑪律可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神經網路（DNN）、語言模型和加權有限狀態轉換器（WFST），重點描述了 GMM-HMM、DNN-HMM 和端到端（E2E）三種語音辨識框架。本書應用部分包含 Kaldi、Espnet、工業應用實踐介紹，內容主要來自工程經驗，極具實用性。 本書可以作為普通高等學校人工智慧、電腦科學與技術、電子資訊工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也適合作為從事智慧語音系統的科研和工程技術人員的參考用書。
吹瓶機變導程螺桿振動訊號量測與失效預測
為了解決MFCC 語音辨識 的問題，作者洪聖儒 這樣論述：
本研究提出一種應用於寶特瓶吹瓶機之健康診斷方法。運用加速規來收取機台的振動資訊，並使用動態時間扭曲法(DTW)作為本研究的主要評斷磨耗標準。由於吹瓶機機構複雜，且以變轉速伺服馬達作為機構驅動源。本研究除了比較有無絕緣膠帶、系統簡化、有無轉子、有無變導程夾爪動作，四種振動結果差異推測其頻率成因外，更在得到量測訊號後分別以均方根、移動平均濾波器、原始頻率訊號、特徵頻率擷取四種訊號前處理方法作為DTW輸入，並以處理後之全新轉子振動訊號作為標準訊號，將不同運轉次數的訊號與標準訊號比對其相似度，記錄下不同運轉次數下的DTW距離值，並建立其斜率變化，再搭配運算時間、訊號穩定性、潤滑劑影響，這四種方式評斷
出最適合的訊號前處理方式。此外透過實際量測轉子尺寸變化，發現振動量隨轉子磨耗量增加而加大，與本文使用之DTW結果有相同趨勢。且發現180Hz頻率區段會隨於旋轉導桿添加潤滑劑而下降，因此，此頻率變化情況可用以判斷潤滑劑是否需更換。由於本研究為長時間計畫，尚未收錄至轉子毀損之完整振動變化數據。目前僅能以現階段數據，推測解釋出吹瓶機頻率譜中較顯著的頻率成因，及驗證DTW對振動量測變化之效果，並建議以特徵頻率擷取的方式作為DTW之訊號前處理。
最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作
為了解決MFCC 語音辨識 的問題，作者柳若邊 這樣論述：
語音辨識已經逐漸進入人們的日常生活，語音辨識技術是涉及語言、電腦、數學等領域的交叉學科。 全書從語音辨識的基礎講起，並輔以翔實的案例，介紹包括C#、Perl、Python、Java等多種程式設計語言實作，開放程式碼語音辨識工具套件Kaldi的使用與程式碼分析，深度學習的開發環境搭建，旋積神經網路，以及語音辨識中常見的語言模型--N元模型和依存模型等，讓讀者快速瞭解語音辨識基礎，掌握開發語音辨識程式的演算法。 本書主要內容： 語音辨識技術 ■ C# 開發語音辨識 ■ Perl 開發語音辨識 ■ Python 開發語音辨識 ■ J
ava 開發語音辨識 ■ 語音訊號處理 ■ 深度學習 ■ 語言模型 適合讀者群：需要具體實現語音辨識的程式設計師，或有一定機器學習或語音辨識基礎的從業者、學生、研究者閱讀參考。 本書特色 ◎ 引領語音辨識技術升級 ◎ 業界流行的Kaldi語音辨識技術實作
移動型機器人之自動語音控制
為了解決MFCC 語音辨識 的問題，作者劉玉瑩 這樣論述：
本論文提出一個語音模型控制移動型機器人的方法。此語音模型經由深度神經網路訓練後，可將特定說話者之語音進行命令辨識後，再將命令傳給機器人執行命令。此語音模型主要包含兩個部分：(1)說話者分離(speaker separation)、(2)自動語音識別(ASR)。在說話者分離上，本論文使用VoiceFilter網路模型來分離說話者語音。VoiceFilter網路模型可分為三部分；(1)說話者聲紋特徵提取、(2)頻譜掩蔽(spectrogram masking)以及(3)損失函數(Loss function)，該模型可通過設置特定說話者之參考音訊，在嘈雜之輸入音訊下專門分離、保留特定說話者之聲紋，
其餘人之聲紋皆會將其過濾；自動語音辨識上，本論文使用Conformer語音模型進行語音轉文字之任務。最後經由實驗來實現機器人確實可以經由語音進行動作控制，驗證所提的方法確實有效。