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國立中山大學 資訊工程學系研究所 林俊宏、張雲南所指導 張桓的 實現以網頁為基礎的多方安全視訊會議系統 (2018),提出chrome麥克風測試關鍵因素是什麼,來自於多方視訊會議、安全多方視訊會議、點對點傳輸、WebRTC。

而第二篇論文國立中央大學 通訊工程學系在職專班 許獻聰所指導 張雅淳的 輕量化 MPEG-DASH 串流系統之建置 (2015),提出因為有 MPEG-DASH、MP4Box、MPEG-4、即時串流的重點而找出了 chrome麥克風測試的解答。

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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chrome麥克風測試,大家也想知道這些:

基於瀏覽器的深度學習

為了解決chrome麥克風測試的問題,作者(法)澤維爾·布里 這樣論述:

本書是一本在流覽器中進行深度學習應用的入門實踐指南,主要內容包括神經網路架構、主流的JavaScript深度學習框架、深度學習的JavaScript基礎、基於web GL的加速、流覽器上的資料提取和資料操作,以及TensorFlow.js實踐應用。每章都配有完整的代碼示例和視覺化效果,輕鬆易學。書中還詳細介紹TensorFlow.js中的重要模組tfjs-core、tfjs-layers、tfjs-node和tfjs-converter等。   全書共8章,第1章主要介紹深度學習相關的數學知識、概念及架構;第2章介紹在深度學習應用中常用的深度學習架構;第3章介紹用在流覽器上的三種不同JavaS

cript深度學習框架,即TensorFlow.js、WebDNN和Keras.js;第4章介紹在流覽器和Node.js中運行深度學習框架的JavaScript基礎;第5章介紹如何將深度學習操作映射到GPU,並展示如何用WebGL實現神經網路;第6章介紹如何從流覽器提取資料,如從URL載入圖片資料、從網路攝像頭解析幀資料,或者從手機解析資料;第7章給出一些在流覽器中運算元據的實用方法;第8章通過一些小專案詳細闡釋TensorFlow.js實踐細節。 賽維爾·布里(Xavier Bourry)是創業公司Jeeliz的聯合創始人和CTO,專注於深度學習。他使用WebGLAPI開

發了基於GPU的深度學習引擎,其性能比tfjs高,能夠用於即時視頻處理。 佐佐木凱(Ka iSasaki)是Arm公司的高級軟體工程師,還是Apache Hivemall Committer。他擅長Web和資料處理平臺,在使用APNS與GCM開發和維護通知平臺、開發Hadoop和Storm等資料處理平臺、開發/維護Presto集群等方面有豐富的經驗。    克裡斯托夫·科納(Christoph Korner)是微軟公司大資料和人工智慧專家,之前是T-Mobile Austria的大資料技術主管、Kaggle Vienna機器學習社區的會議組織者。除本書外,他還著有《Learning Res

ponsive Data Visualization》《Data Visualization with D3 and AngularjS》等。    中野禮·郎(Reiichiro Nakano)是Infostellar公司的軟體發展工程師,專注於機器學習。 譯者序 前言 第 1 章 深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 1.1 深度神經網路的數學基礎 . . . . 1 1.1.1 感知機||門控線性回歸 . . . . 2 1.1.2 多層感知機. . . . . . . . . . . . . . . .

.5 1.1.3 卷積和池化. . . . . . . . . . . . . . . . .5 1.1.4 啟動函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 深度神經網路的訓練. . . . . . . .11 1.2.1 損失函數的重要性 . . . . . . . . . 12 1.2.2 正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 1.2.3 反向傳播演算法 . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.4 優化方法. . . . . . . . . . . . . .

. . . .13 1.3 本章小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14 第 2 章 神經網路架構. . . . . . . . . . . . . . . . .15 2.1 卷積神經網路 . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.1 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.1.2 GoogLeNet. . . . . . . . . . . . . . . .17 2.1.3 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . 18 2.1.4 SqueezeNet . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2 迴圈神經網路 . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24 2.3 深度強化學習 . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.4 本章小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28 第 3 章 JavaScript 深度學習框架 . . . . 29 3.1 TensorFlow.js . . . . . . . . . . . . . . .29 3.1.1 TensorFlow.js 介紹 . . . . . . . . 30 3.1.2 XOR 問題 . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.1.3 解決 XOR 問題 . . . . . . . . . . . 32 3.1.4 網路架構. . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1.5 張量 . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . 39 3.1.6 張量操作. . . . . . . . . . . . . . . . . .40 3.1.7 模型訓練. . . . . . . . . . . . . . . . . .43 3.1.8 TensorFlow.js 的生態 . . . . . . 46 3.2 WebDNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3 Keras.js . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.4 本章小結. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . .52 第 4 章 深度學習的 JavaScript 基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.1 JavaScript 中的TypedArray . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.1.1 ArrayBu.er . . . . . . . . . . . . . . 55 4.1.2 DataView . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.2 JavaScript 中的併發 . . . . . . . . 58 4

.2.1 JavaScript 的事件迴圈 . . . . . 58 4.2.2 用 Promise 創建一個非同步函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . .59 4.2.3 使用新的async/await語法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.2.4 多執行緒使用 WebWorker . . . 64 4.2.5 深度學習應用程式的處理迴圈 . . . . . . . . . . . . . . . . . .66 4.3 在 CPU/GPU 上載入資源 . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . 66 4.3.1 Fetch API . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.3.2 標籤編碼. . . . . . . . . . . . . . . . . .69 4.3.3 one-hot 編碼 . . . . . . . . . . . . . . 69 4.4 本章小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70 第 5 章 基於 WebGL 的 GPU加速 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . 73 5.1 WebGL 基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . 74 5.1.1 WebGL 工作流程 . . . . . . . . . . 76 5.1.2 片段著色器渲染 . . . . . . . . . . . 78 5.2 WebGL 實現常規計算 . . . . . . 85 5.2.1 調試 WebGL . . . . . . . . . . . . . 86 5.2.2 渲染紋理. . . . . . . . . . . . . . . . . .87 5.2.3 精度重要性. . . . . . . . . . . . . . . .

92 5.2.4 優化器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94 5.2.5 GLSL 開發. . . . . . . . . . . . . . . .95 5.2.6 浮點型的特殊性 . . . . . . . . . . . 95 5.2.7 從 CPU 流向 GPU,反之亦然 . . . . . . . . . . . . . . . . . .99 5.3 使用紋理和著色器的矩陣計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 5.3.1 標準的矩陣加法 . . . . . . . . . . 101 5

.3.2 標準的矩陣乘法 . . . . . . . . . . 102 5.3.3 啟動函數應用 . . . . . . . . . . . . 103 5.3.4 運用WGLMatrix庫 . . . . . . . . . 104 5.4 手寫數位識別應用 . . . . . . . . . 105 5.4.1 資料編碼 . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.4.2 記憶體優化 . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.4.3 前向傳播 . . . . . . . . . . . . . . . . 107 5.4.

4 第一次嘗試 . . . . . . . . . . . . . . 107 5.4.5 優化性能 . . . . . . . . . . . . . . . . 108 5.5 本章小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 第 6 章 從流覽器中提取資料 . . . . . . . . 111 6.1 載入圖像資料. . . . . . . . . . . . . .112 6.1.1 從圖像中提取圖元 . . . . . . . . 112 6.1.2 載入遠端資源 . . . . . . . . . . . . 114 6.1.3 獲取二進

位塊 . . . . . . . . . . . . 116 6.2 將圖元資料渲染到螢幕上 . . 117 6.2.1 顯示圖片 . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.2.2 將圖元資料渲染到畫布 . . . . 119 6.2.3 插值圖像資料 . . . . . . . . . . . . 122 6.2.4 在畫布上繪製形狀 . . . . . . . . 124 6.3 訪問相機、麥克風和揚聲器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126 6.3.1 從網路攝像頭捕獲圖像 . . . . 126 6.3

.2 用麥克風錄音 . . . . . . . . . . . . 128 6.3.3 載入、解碼和播放聲音 . . . . 130 6.4 深度學習框架中的實用工具. . . . . . . . . . . . . . . . . . .131 6.4.1 TensorFlow.js . . . . . . . . . . . 131 6.4.2 Keras.js . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.4.3 WebDNN . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.5 本章小結 . . . . . . . . . . .

. . . . . . . 135 第 7 章 高級資料操作的方法 . . . . . . . . 137 7.1 反序列化 Protobuf . . . . . . . . 138 7.1.1 解析 Caffe 模型參數 . . . . . . 139 7.1.2 解析 TensorFlow 圖. . . . . . .141 7.1.3 浮點精度的注意事項 . . . . . . 142 7.2 用 Chart.js 繪製圖表. . . . . . .143 7.2.1 探索不同的圖表類型 . . . . . . 144 7.2.2 配置資料集 . . . . . . . . . .

. . . . 146 7.2.3 更新值. . . . . . . . . . . . . . . . . . .147 7.2.4 選項和配置概述 . . . . . . . . . . 150 7.3 用畫布畫草圖. . . . . . . . . . . . . .153 7.3.1 在畫布上繪圖 . . . . . . . . . . . . 154 7.3.2 提取筆劃 . . . . . . . . . . . . . . . . 158 7.4 從麥克風計算頻譜圖. . . . . . .159 7.5 人臉檢測與跟蹤 . . . . . . . . . . . 162 7.5

.1 用 Jeeliz FaceFilter跟蹤人臉. . . . . . . . . . . . . . . . .162 7.5.2 使用 tracking.js 跟蹤人臉 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.5.3 Chrome 中人臉檢測的原生支持. . . . . . . . . . . . . . . . .165 7.6 本章小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 第 8 章 基於 TensorFlow.js構建應用 . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 169 8.1 TensorFlow.js 實現手勢識別. . . . . . . . . . . . . . . . . . .169 8.1.1 演算法解說 . . . . . . . . . . . . . . . . 170 8.1.2 TensorFlow.js 專案準備 . . . 171 8.1.3 產生實體 KNN 圖像分類器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 8.1.4 TensorFlow.js 反覆運算訓練 . . . 173 8.1.5 小結. . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . .176 8.2 TensorFlow.js 實現文本生成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.2.1 演算法解說 . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.2.2 Keras 模型 . . . . . . . . . . . . . . .177 8.2.3 將 Keras 模型轉換為TensorFlow.js 模型 . . . . . . . 178 8.2.4 專案準備 . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.2.5 在

TensorFlow.js 中導入Keras 模型 . . . . . . . . . . . . . . 179 8.2.6 TensorFlow.js 反覆運算訓練 . . . 179 8.2.7 構造模型輸入 . . . . . . . . . . . . 181 8.2.8 模型預測 . . . . . . . . . . . . . . . . 183 8.2.9 模型輸出抽樣 . . . . . . . . . . . . 184 8.2.10 小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .186 8.3 TensorFlow.js 實現圖像降

噪. . . . . . . . . . . . . . . . . . .186 8.3.1 演算法解說 . . . . . . . . . . . . . . . . 187 8.3.2 將 Keras 模型轉換為TensorFlow.js 模型 . . . . . . . 188 8.3.3 專案準備 . . . . . . . . . . . . . . . . 189 8.3.4 初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . .190 8.3.5 應用流程 . . . . . . . . . . . . . . . . 190 8.3.6 載入測試數位

圖片 . . . . . . . . 191 8.3.7 更新雜訊 . . . . . . . . . . . . . . . . 193 8.3.8 生成變形圖片 . . . . . . . . . . . . 194 8.3.9 圖片降噪 . . . . . . . . . . . . . . . . 195 8.3.10 初始化函數 . . . . . . . . . . . . . 196 8.3.11 小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .197 8.4 本章小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

7 8.5 最後結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

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實現以網頁為基礎的多方安全視訊會議系統

為了解決chrome麥克風測試的問題,作者張桓 這樣論述:

會議是人們彼此交流、討論、交換意見、宣布事情、報告進度的活動,由一人以上參與會議,會議參與人員通常需要在同一地點,需要實體場地、投影機、電腦、麥克風、桌子、椅子,而隨著科技的進步,現場會議慢慢轉變成線上會議,會議人員能在不同地方,不必有實體場地,只需要電腦及網路就能開會。目前線上會議系統,通常需要而外安裝會議系統軟體,會議人員皆使用此會議系統軟體進行視訊會議,會議系統軟體需要因應各式作業系統而開發,因此會有作業系統的限制,例如Windows、Linux等等,而Linux又延伸出許多系統例如Android、Ubuntu、CentOS等等。在論文中使用WebRTC (2.4節)、ASP.NET、

微軟資料庫、Javascript、NodeJS,開發出一套只要有瀏覽器就能進行多方視訊會議的系統。視訊會議當中,每位會議人員彼此都是點對點傳輸信息,信息傳輸皆使用加密傳輸協定,且開發出一套管理機制,管理會議室人員的進入,達成安全的多方視訊會議。多方視訊會議中,需要瀏覽器點對點傳輸資料,而每位會議人員的網路環境經常不同,有些在單層或多層NAT (2.2節)後面,因此系統整合了ICE (2.2.4節)協定,能夠克服各種網路環境。本系統主要克服了五個項目,Web NAT traversal (網頁上的點對點防火牆穿越)、Support dynamic leave and join (會議室人員能夠自

由進出會議室,動態與其他人建立點位點連線)、Access control (會議室人員的身分驗證)、Dynamic resolution adjustment (動態調整解析度,降低處理器使用率)。

輕量化 MPEG-DASH 串流系統之建置

為了解決chrome麥克風測試的問題,作者張雅淳 這樣論述:

行動裝置以及其多媒體下載量市占率日益趨增,讓裝置在播放視訊串流時能更順暢顯得越來越重要,而這需要一套完善機制動態處理這些資料,在大部分的環境下,基於安全和頻寬的因素考量,大多數使用者不能更改被MIS設定好的網路設定,為了營造一個無論在什麼樣的環境下都能自由使用的方案,利用開源碼建置一套基於HTTP之播放系統,進一步嘗試簡化使用者的操作模式,實現無需插件下之播放系統。系統中包含了各種不同的開源軟體,ffmpeg 負責接收串流與多媒體處理,x264 與 AAC 負責編碼,MP4Box 產出多媒體描述檔 (MPD) 與多媒體切片,同時 MPD 中包含了多碼率視頻切換的描述資訊,Nginx 作為與使

用者溝通的平台,再加上系統設定檔的概念,讓頻道能隨時新增、移除,透過這一連串的動作整合,得以完成整個系統的運作。讓使用者只要打開網頁,便能不受時間、地點限制,選擇欲觀賞的視訊頻道。