檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "語音".ckeyword (精準) and year="108"
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與語音對話代理人（Voice Conversational Agent）互動成為日常生活中的一部分，不論是透過個人語音助理掌管日常行程或是透過語音智慧音箱控制智慧家庭中的設備，語音對話代理人以各種形…
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傳統的語音增強技術常運用在頻譜分析或者更高層級特徵，能解決噪音問題到相當 程度。由於深層網路對於學習複雜函數的優異性，越來越多的神經網路模型被使用在相 關的領域。在本文中，我們提出了基於條件對抗神經…
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醫護專業人員花費大量精力和時間在文書處理上，用以紀錄患者的資訊。醫療語音辨識有助於醫療專業人員進行病歷登載、巡房記錄、診斷追蹤等。隨著深度學習的迅速發展，語音識別已取得了巨大進步，而深度學習將端對端…
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連結時序分類(CTC)是一種結合動態規劃與深度學習的序列預測方法，其架構與傳統的隱馬夫模型相似，但複雜度較低、卻能獲致更佳的語音辨識效能。過去的研究雖驗證了此方法的有效，然而對於此架構能達到良好效能…
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連結時序分類(Connectionist Temporal Classification, CTC)是一種結合深度學習的序列預測方法，其動態規劃概念與隱馬可夫模型(Hidden Markov Mod…
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由於多媒體數據和許多語音應用的問世，像是語音助理Alexa、Siri，這些應用已經充斥在我們的日常生活，檢索多媒體內容以滿足用戶查詢的語音文件檢索任務已經越來越受到重視。目前基於預訓練深層雙向模型(…