檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "陳維美".ccommittee (精準) and cadvisor.raw="林敬舜"
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音樂情緒辨識(Music Emotion Recognition - MER)分析了音樂與人之間的關係，音樂情緒辨識在音樂理解、音樂檢索等其他相關應用是有幫助的。隨著音樂數量的增加，透過情緒來挑選音…
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傳統的麥克風陣列傅立葉近場聲全像術，透過快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform)能夠高效率的重建聲場，並且準確的獲得噪音源的分佈情形，但實際應用上因傅立葉轉換的特性會造成量測的…
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使用影像來實現物體的三維重建在計算機視覺及計算機圖學領域中是越來越被重視。目前常見的方法為多視角剪影及立體視覺。本文提出一個多物體三維重建系統，只使用三台網路攝影機分別在三個軸的方向拍攝。第一階段我…
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深度重建是理解影像中物體與場景之間幾何關係的重要關鍵，其能夠提供除了平面 資訊 外更為立體的環境要素。而近年來已經提出許多深度學習在深度預測 的應用，然而在室內場景的單眼影像深度預測中，模型…
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隨著室內聲學在大量聲音資訊自動分析與合成技術的需求增加，聲場模擬在近年來逐漸成為矚目焦點，這項技術不只要仰賴聲學量測，心理聲學也被列為重要依據。雖然視覺與聽覺在本質上大不相同，但有許多音訊可視化與視…
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鳥類鳴聲辨識系統已經發展了一段時間，而大部分的研究中所使用的相關演算法，皆是從人類的語者或語音辨識系統修改而來。也就是說，大部分鳥鳴聲辨識系統所使用的特徵擷取法，都是使用配合人耳聽覺特性在內的演算法…
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對於訊號分析方面，經驗模態分解法是一個很好用的方法，它具有自適應性(Adaptive)，並能夠處理非線性(Nonlinear)與非穩定(Nonstationary)的訊號，且能在時域上直接訊號拆解，…
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基於深度學習應用於音樂生成系統的研究在近年中得到了很大的進展。最常見的莫過於基於Transformer的生成模型，其受益於自注意力機制，在長序列建模方面展現出了許多優勢。然而，其自身的曝光偏差導致了…
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基於深度學習應用於單聲道的對話分離系統在最近的研究中準確度以及潛在 性得到了很大的進展。相比於從頻域的混合聲音中分離出聲音的方法相比，深度 學習避免了較耗時的頻譜圖生成以及能直接的處理混合聲音中的訊…
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開發高解析度多媒體系統的目的之一在於為身處不同地點的人們提供有如在另一場景般的逼真感受，而其重點在必須將人們所能看得到、聽得到、甚至觸摸得到的訊息利用資訊技術準確地擷取與再生。隨著音樂自動分析、組織…