走在汽車革命的路上論文書籍站
rnn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
rnn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 - 基礎篇 和陳昭明的 開發者傳授PyTorch秘笈都 可以從中找到所需的評價。
另外網站語音識別：原理與應用, 2/e | 天瓏網路書店也說明：書名：語音識別：原理與應用, 2/e，ISBN：7121446332，作者：洪青陽,李琳，出版社：電子工業， ... NLP 大神RNN 網路：Python 原始程式碼手把手帶你寫 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
長庚大學 資訊工程學系 呂仁園所指導 劉祈宏的 以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換 （2021），提出rnn語音辨識關鍵因素是什麼，來自於語音轉換、語音辨識、台語、文化保留、多目標轉換、跨語言轉換、樂聲分離。
而第二篇論文國立臺灣大學 電信工程學研究所 李宏毅所指導 莊舜博的 對於語碼轉換和語音翻譯任務之資料稀缺性與非自回歸模型研究 （2021），提出因為有 語音翻譯、語碼轉換、資料稀缺性、非自回歸模型的重點而找出了 rnn語音辨識的解答。
最後網站海外培訓成果發表會華文語音辨識產業商業模式研究則補充：語音辨識 產業的應用範圍廣，可應用於手機APP（如siri 語音助理）、智慧音箱、 ... 著近年來國際上深度神經網路、機器學習方法的快速進步，DNN、RNN、CNN.
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決rnn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
以生成式深度學習達成多語者跨語言之語音轉換
為了解決rnn語音辨識 的問題，作者劉祈宏 這樣論述：
本論文透過延伸前人研究[1]，使用文字不相關的非平行語料將語音轉換應用至多目標上，可將語音分離出文字內容與語者資訊。並藉由生成對抗式訓練，使得轉換之聲音更加自然。藉由本實驗室收集的台語語料，並結合公開語料集VCTK Corpus[2]同時混合訓練，以達成單一模型多語言跨語者之語音轉換。透過此技術收集知名人士的聲音，其可能在公開場合上鮮少或不曾公開發表過台語演說，藉由本研究的成果，我們可以將一般人的台語演講，轉換成此【目標語者】的聲音。藉由大家熟悉的聲音，增加台灣的年輕人對使用臺語的意願。在實驗設計與評估上，也分別從不同面向探討。在實驗的部分，我們從不同人數的訓練，資料片段長度的選擇以及單一性
別進行探討，在評估方面，我們分別使用主觀評估與客觀評估，分別採用平均評價計分(Mean Opinion Score, MOS)，以及梅爾倒譜失真度(Mel-cepstral distortion, MCD)作為衡量標準，兩者皆顯示藉由生成對抗式訓練之模型有較好的結果。同時我們也使用Spleeter[3]，將歌唱類聲音進行樂音分離，進行樂音分離後使用本文之模型進行語音轉換，並可取得初步之效果。此外，我們也時實現一個基於卷積神經網路之台語關鍵詞辨識，能夠辨識約30字詞。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決rnn語音辨識 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
對於語碼轉換和語音翻譯任務之資料稀缺性與非自回歸模型研究
為了解決rnn語音辨識 的問題，作者莊舜博 這樣論述：
近年因深度學習技術的興起，有越來越多任務採用完全端到端的模型，其表現能夠超越傳統的串接式模型，同時帶來開發上的便利。然而，端到端模型需要相當龐大的標注數據進行模型訓練，但標注資料的過程相當耗時且成本較高，在某些任務上仍然有資料短缺的情況。本篇論文以語碼轉換和語音翻譯做為研究任務，探討資料稀缺性問題。在語碼轉換任務上，由於資料普遍存在於日常生活對話或私人訊息中，其資料搜集的難度較高，所以目前公開可使用的資料集相當少。此論文首先研究在完全沒有語碼轉換資料的狀況下，如何訓練一個語碼轉換的語言模型；在語音翻譯的任務上，訓練模型需要配對的語音和譯文，此種配對資料較為罕見，相較於語音辨識所需的配對語音和
文本、機器翻譯所需的雙語配對文本，現今語音翻譯任務仍有資料稀缺性的問題，故本論文討論在資料有限的狀況下，如何有效利用額外的未配對資料進行模型表現的改進。此外，現今語音的端到端模型皆採用自回歸模式進行解碼，自回歸的解碼方式帶來良好的語言建模能力，但解碼過程卻相當耗時，在資源有限的條件下不利於現實生活中的應用；針對此問題，本論文同時也探討了語碼轉換和語音翻譯的非自回歸模型，以期以更快的速度得到良好的模型表現。