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超圖解 資料科學Data Science：數據處理 入門中的入門，強化處理力&判讀力×資料倫理

為了解決google語音的問題，作者上藤一郎 這樣論述：

身處在資料化社會， 每天都面對排山倒海而來的資訊，我們究竟該如何應對？ 　　每天一睜眼，抓起手機一看，又是滿滿當當的資訊浪潮來襲；不僅如此，送小孩上學、到公司工作，下班與家人聊天，我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。 　　情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學， 　　在資訊及通訊科技（ICT）高度發展的今日，這樣的時代早已經到來，而且越卷越快速，任何人都無法避免面對這股浪潮。 　　比如什麼是大數據？大數據又該如何運用？運用的倫理界線在哪裡？等等問題，我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料，就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「

資料」之科學。 　　「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性，本書將在本書的章節中一一介紹，以當代和未來社會中，分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程，以及我們該用什麼心態和方法面對。 　　本書是一本「入門用的入門書」，使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說，讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式，因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。 名人推薦 　　了解AI與資料科學的最佳入門書！ 　　【學界、業界專業人士好評推薦】 　　國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長｜吳志宏 　　Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(

Jerry Wu) 　　高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿 　　翱翔智慧創辦人 | 張竣貿 　　Google語音助理技能開發者 | 游紹宏 　　中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男 　　（按姓氏筆畫排序）  

google語音進入發燒排行的影片

語音辨識工具對書寫障礙學生造句學習成效之個案研究

為了解決google語音的問題，作者陳文蕙 這樣論述：

本研究旨在探討語音辨識系統教學對國小書寫障礙兒童之造句學習成效比較。本研究採取個案研究法。融入語音辨識科技作為工具以增強書寫障礙學生造句學習成效，是教學上的嘗試與創新。研究對象為具新北市特殊教育資格之兩位五年級書寫障礙學生。本研究之步驟有二，即為先以指導學生以傳統書寫方式練習造句，再以語音辨識系統練習造句。研究對象接受兩種造句方式教學各五次的介入。在每次教學後測驗、評估立即成效，在二週後測驗保留成效。本研究之結果有三：即語音辨識工具造句相較於傳統書寫一、可降低錯字率之成效較好。二、句子長度表現成效並不明顯。三、造句之立即成效與保留成效結果並不明顯。最後，本研究在教育的意涵與對未來研究亦一併提

出。

超數位讀國學：用數據探索製作教案，用思辨引導深度討論

為了解決google語音的問題，作者邱詩雯 這樣論述：

　　◎從國學入門，結合數位方法，設計六大主題課程。 　　利用深度討論引導思辨，同步深化數位思維與人文素養。 　　數位與人文如何跨領域對話？人文背景的師生該如何培養數位思維的觸角？數位與人文不是對立二元的兩端，伴隨著科技的發展，數位人文成為新興的研究領域，開啟我們的無限想像。這本書應用學習鷹架，從文史哲案例入門，結合數位方法，逐步引領讀者理解電腦運算文本的規則。同時伴隨六大主題，提供深度討論問題，深化人文素養教學內容。本書為教育部教學實踐研究績優計畫亮點成果，希望能夠拋磚引玉，邀集更多同好一起探索數位人文觀看世界之道。

移動型機器人之自動語音控制

為了解決google語音的問題，作者劉玉瑩 這樣論述：

本論文提出一個語音模型控制移動型機器人的方法。此語音模型經由深度神經網路訓練後，可將特定說話者之語音進行命令辨識後，再將命令傳給機器人執行命令。此語音模型主要包含兩個部分：(1)說話者分離(speaker separation)、(2)自動語音識別(ASR)。在說話者分離上，本論文使用VoiceFilter網路模型來分離說話者語音。VoiceFilter網路模型可分為三部分；(1)說話者聲紋特徵提取、(2)頻譜掩蔽(spectrogram masking)以及(3)損失函數(Loss function)，該模型可通過設置特定說話者之參考音訊，在嘈雜之輸入音訊下專門分離、保留特定說話者之聲紋，

其餘人之聲紋皆會將其過濾；自動語音辨識上，本論文使用Conformer語音模型進行語音轉文字之任務。最後經由實驗來實現機器人確實可以經由語音進行動作控制，驗證所提的方法確實有效。