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Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決python聲音分析的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

python聲音分析進入發燒排行的影片

以人機互動觀點建置雲端夜間睡眠檢測系統

為了解決python聲音分析的問題，作者阮琮文 這樣論述：

根據台灣衛生福利部公佈數據109年死因統計，慢性疾病位居第一，隨著科技進步及全民健康意識抬高，人們不僅變得越來越注意自身飲食習慣與每週運動次數，也開始懂得運用智慧型穿戴裝置和健康管理App來實施自我健康管理；透過時時掌握自己的身體狀況，發現身體異常時可以儘早就醫，此種健康照護的服務系統平台，相較於傳統醫療被動式的診斷，可以有效控制對疾病的管理並降低重症對於醫療資源的消耗問題。本研究以睡眠呼吸中止症為例，使用python程式語言並以人機互動觀點（Human Computer Interaction, HCI）開發夜間睡眠檢測平台，藉由智慧型穿戴式裝置取得使用者各項生理指標（含心率、血氧量、BM

I），以及透過錄音設錄製睡眠音檔供使用者上傳至雲端夜間睡眠檢測系統，透過類神經網路模型（Artificial Neural Network, ANN）做睡眠時打鼾聲的聲音分析，將結果透過數據可視化的方法呈現於雲端夜間睡眠檢測系統的使用者個人健康儀表板，並給予使用者各項目之參考指標及告知使用者是否為睡眠呼吸中止症的潛在風險群，使用者實測後以使用者互動滿意度問卷（Questionnaire for User Interaction Satisfaction, QUIS）與使用者經驗調查問卷（User Experience Questionnaire, UEQ）分別進行使用者介面（User Inte

rface, UI）與使用者體驗（User Experience, UX）的使用性評估。本研究使用任務分析法配合眼動紀錄得出結果驗證，修改版系統設計能夠有效降低使用者操作不順暢所浪費之時間，有效縮短了20%執行操作任務所需耗費時間，並透過問卷調查法分析得出，經迭代更新之系統介面能提高受測者對系統的互動滿意度，以及使用者經驗之易學性的改善。

Arduino程式教學(語音模組篇)

為了解決python聲音分析的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的對外說話模組：語音模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書要介紹市面上最常見、最受歡迎與使用的語音模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

以腦磁圖初探華語朗讀語料之語音清晰度及韻律邊界對聽常成人感知及理解之影響

為了解決python聲音分析的問題，作者游庭語 這樣論述：

本研究結合工程科學及認知神經科學的研究方法，目的為：(1) 初探低頻調幅訊息在言語中的特性 (2) 藉由認知神經實驗方式，初探低頻調幅訊息與大腦電生理活動間的關係 (3) 開發更加符合日常聆聽經驗的認知神經實驗方式及分析方法，以求進一步了解語音清晰度及韻律邊界對於口語感知及理解的影響。研究結果如下：1. 華語朗讀語料之調幅峰值為5Hz，符合Ding等人（2017）所提出之不同語言的調幅訊息具有共性。2. 根據200毫秒到 2 秒間的穩態聽覺誘發反應 （SSAEP），23Hz及7Hz的低頻調幅訊息會活化右腦的初級聽覺皮質，3Hz的低頻調幅訊息則活化左腦。3-1. 使用去趨勢波

動分析（DFA）分析腦磁波，發現聆聽正常語音及16頻道語音時，會誘發聽覺感知、音位辨識及語意分析反應，但4頻道語音僅誘發聽覺感知反應。3-2. 使用時序反應函數（TRF）分析腦磁波，發現聆聽正常語音時，韻律詞邊界及韻律短語邊界後約200毫秒會出現類似於M100的聽覺誘發反應，韻律短語邊界後約300毫秒出現較明顯類似於語言理解的M350反應；調整語音清晰度後，16頻道語音會發現類似結果，但4頻道語音則並未出現聽覺誘發反應或語言理解反應。