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python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，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
另外網站用Python 訓練自己的語音識別系統，這波操作穩了 - 壹讀也說明：近幾年來語音識別技術得到了迅速發展，從手機中的Siri語音智能助手、微軟的小娜以及各種平台的智能音箱等等，各種語音識別的項目得到了廣泛應用。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
聖約翰科技大學 資訊工程系碩士班 廖一評所指導 張華明的 基於網路爬蟲和聲控技術應用於線上音樂點歌之研究 （2017），提出python語音辨識關鍵因素是什麼，來自於智能音箱、開源、網路爬蟲、音樂串流。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 電機工程學系 鄭智湧所指導 李峻銘的 具有語音辨識與影像觸控的互動機器手臂裝置 （2017），提出因為有 機器手臂、電視棒、投影機、影像處理、Arduino pro mini、Python的重點而找出了 python語音辨識的解答。
最後網站語音檔辨識與翻譯 - 小農的家則補充：... 機器人，這邊則要開發一個能自動將WAV 中文語音檔辨識成中文文字的程式。 ... 或是利用用Python 剪輯影片網誌中的第三版程式來擷取聲音MP3 檔。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決python語音辨識 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
基於網路爬蟲和聲控技術應用於線上音樂點歌之研究
為了解決python語音辨識 的問題，作者張華明 這樣論述：
聽音樂一直以來都是家庭喜歡的娛樂活動，傳統聽音樂不外乎是使用家裡電腦開啟音樂網站再透過喇叭做播放，或者連接手機達到播放音樂的目的。上述的方法都必須先透過文字搜尋或者是預先把歌曲存入才能做音樂播放，在使用上不是很方便和快速。現代使用者的主要訴求就是簡單方便及互動性，自2014年亞馬遜推出智能音箱Echo後，許多資訊龍頭紛紛跟進，推出了自己的智能語音產品，從此改變聽音樂的操作方式。 鑒於此項應用廣泛使用，本論文嘗試用自製的音樂播放器，以開源的方式來撰寫韌體，結合語音辨識及網路爬蟲技術，針對YouTube音樂串流平台的歌曲做語音點歌，由於音樂是用串流形式播放，所以執行的過程中不需要有任何音樂檔案
。使用者在操作過程中只要說出歌曲的名字就可以聽到想聽的歌，這樣會比一般點歌的速度來得以及增加互動性。關鍵字：智能音箱、開源、網路爬蟲、音樂串流
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決python語音辨識 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
具有語音辨識與影像觸控的互動機器手臂裝置
為了解決python語音辨識 的問題，作者李峻銘 這樣論述：
本論文主要目的在於利用多關節機器手臂動作的靈活性，搭配微型投影機與數位電視棒的嵌入，可利用多媒體中的影像與語音與其互動，還可以對移動中的物體進行影像追蹤增加互動趣味性，作為投影機時可以讓畫面自行選擇投放地點。另外系統投射出設計的圖像，利用攝影機進行視覺回授之影像處理進而達到可觸控互動效果。也可以利用語音模組讓此系統進行手臂移動或進行多媒體播放讓此系統互動性更加多元化。系統的控制核心為一數位電視棒，將自行研發的Python程式放入電視棒中，藉以控制系統的多媒體輸入與輸出信號。另外經由藍芽傳送命令資料給Arduino Pro Mini控制板，藉以驅動伺服馬達來控制手臂的動作。論文中所展示之互動字
母發音、互動小鋼琴，皆利用所設置之雷射線，使觸碰瞬間指尖產生亮點，最後經由影像處理得到該座標對應值。