檢索結果：共23筆資料 檢索策略： "資訊工程系".dept (精準) and cadvisor.raw="陳冠宇"
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自動語音辨識模型（Automatic speech recognition, ASR）的目的是將語音訊號轉換為對應的文字，其對聲學的特徵和文字的前後文意有著很強的學習能力才能夠整合語音與文字兩個模態…
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地震預警在降低地震災害風險方面具有重要作用。然而，目前主要的地震預警方法 多半依賴於單一測站的預警，這限制了預警模型對資料的覆蓋範圍和準確性。因此，如 何整合多個測站的資訊進行預警成為一項具有挑戰性…
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隨著Transformer架構的提出，如BERT、GPT-2…等等，這些預訓練於大量文本上的模型透過微調下游任務的方式在自然語言處理領域中蓬勃發展。在中文斷詞領域中，也將資料集的評估分數推升至F1分…
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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(…
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基於 Transformer 的模型在各大研究領域中都帶來了重大的創新，例如：語音訊號處理、自然語言處理和計算機視覺等。在 Transformer 被提出之後，基於注意力機制的端到端自動語音識別模型…
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我們研究了變造的查詢歌曲檢索資料庫歌曲之相關問題，輸入之查詢歌曲可能經過音調升降與播放速度改變的變造處理。關於聲學特徵，我們以前人的三頻譜頂點頻率值為基礎，研究了調性近似值估計及音高正規化的方法，來…
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本論文研究了階層式及分類器混合這兩種複合式的分類器結構，用於提升音樂曲風分類之正確率。首先我們對輸入的樂曲分析出四種頻域特徵，分別是梅爾頻譜，梅爾倒頻譜，調變頻譜及打擊音效頻譜，作為基礎聲學特徵；然…
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本論文的目的在於使用新穎的機器學習的模型架構以及詞向量表示，使風險評估的精準程度有效上升。研究焦點放於使用各種不同特徵以及方法來做比較實驗，特徵包含對數尺度下的詞頻特徵以及從舊到新的各種不同的詞向量…
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端到端語音辨識模型主要分為自迴歸 (Autoregressive)模型和非自迴歸 (Non-Autoregressive)模型。在近幾年的研究中，非自迴歸模型的表現除了已經超越自迴歸模型之外，兩者最…
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隨著注意力機制的發展，Transformer 與 Conformer 逐步佔據各個領域的頭 條版面，而他們通過與 CTC 的混合模型也在端對端語音辨識系統中大放異彩。 本文主要使用基於 Transf…