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Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決google麥克風設定的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

google麥克風設定進入發燒排行的影片

語音辨識在分散式系統的應用開發

為了解決google麥克風設定的問題，作者連立生 這樣論述：

目前家用設備語音辨識控制系統，大多是以智能音箱為中心的集中式架構，當智能音箱失去作用，整個控制系統將跟著失效。本論文提出一個去中心化的智能物聯網控制架構，使用兩個配備麥克風模組的樹莓派裝置，共同連線到同一個區域網路。每個裝置預設不同的控制指令集，並以此建立潛在語義索引模型。透過UDP網路協定，裝置間交換彼此的指令集，並重新建立包含所有裝置指令集的潛在語義索引模型。各個裝置獨自利用網際網路Google雲端中文語音辨識服務，將使用者的語音轉換為繁體中文文字，語句文字透過潛在語義索引模型找出最高相似度的指令，若相似度分數超過門檻值，則視為有效指令，並通知該指令所屬的裝置，使該裝置即使未接受到語音指

令，也能經由網路其他裝置的通知，接受到控制的指令。實驗結果顯示無主從關係的語音辨識裝置，可以快速地透過網路通訊，交換指令集與通知指令，有效地建立一個去中心化的語音指令識別系統。

Ameba程式設計(物聯網基礎篇)

為了解決google麥克風設定的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：

　　本書第一部分主要教導讀者如何使用Ameba RTL8195AM開發板連上物聯網平台ThingSpeak網站，並實作一個簡單的溫溼度感測裝置，將資料即時傳送到物聯網平台。   　　第二部分是教導讀者使用Apache，自行建立網頁伺服器，並透過php程式開發，將該網站轉成一個自製的物聯網平台，研習上部分，將溫溼度感測裝置傳送到自行開發的物聯網網站。   　　第三部分則更進階，直接使用Ameba RTL8195AM開發板強大無線網路功能，自行建立網頁伺服器，並整合聲音偵測感測模組，開發一個視覺化顯示功能的物聯網之智慧裝置。

從數據科學探討提升產品測試產能-以微機電麥克風為例

為了解決google麥克風設定的問題，作者陳仁杰 這樣論述：

目前微機電系統在半導體產業所占的地位已經愈來愈重要，如微機電加速度計、微機電陀螺儀、微機電麥克風等相關微機電產品，這些產品在各項電子產品的終端應用上，例如：智慧型手機、平板電腦及3C產品等，佔有一席之地。因此，提高產出、降低生產成本就成為各家設計公司以及生產工廠進入微機電系統市場最重要的門檻，產能提升的方法便成為各家設計公司或者製造廠商必須面對的課題。本研究利用5百萬筆的原始測試數據進行比較與驗證分析，再透過機器學習(ML)中隨機森林法來調控測試機台參數並達到最佳UPH(Units per hour)並藉由streamlit人機介面同步顯示，優化生產機台參數的最佳設定值以及UPH的等級。結果

顯示隨機森林演算法所預測的震動盤的圓震及直震的最佳震動頻率，可讓每小時產品測試數量(UPH)有效從約86顆提升至111顆，再透過數據科學及單向上電壓操作、電壓對應的異常品比例(差距低於0.05%)及實際敏度差異(低於0.22dB)分析，可將測試樣本基數由50萬筆降至1千筆，降低測試驗證時間，包括影像辨識時間由2秒縮短至0.5秒，完整測試時間由30秒降至5秒，UPH可達600顆，近6倍的產能提升率。最後再透過500萬筆數據驗證本研究所提的方法，確實能夠有效預測產能，並縮短測試樣本驗證時間，大幅提升測試產能。