喇叭diy套件的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Make：國際中文版39

為了解決喇叭diy套件的問題，作者MAKERMEDIA 這樣論述：

萬物聯網 　　智慧裝置會讓生活更輕鬆，但我們得和它們一樣聰明 　　文：麥克．西尼斯 　　譯：屠建明 　　以前講到「安全性」，要做的只有把門上鎖，把燈點亮。在科技無所不在的今天，我們多了各種一、二十年前無法想像的層面要考量。 　　數位安全和隱私權的挑戰在於它們的範圍非常廣。我們的生活各層面幾乎無一沒有連線，而且連接裝置數量持續快速成長。攝影機、麥克風、感測器和敏感資料都在便利和效率的偉大夢想下交織，而且在比我們所察覺的還多的地方順利進行著。讓Waze幫我們找路繞過塞車可以多省幾分鐘。叫Siri或Alexa設定備忘錄可以讓我們不錯過重要電話或停車被開單。用IP攝影機監控嬰兒的狀況可以讓我

們在出遠門時感到安心。 　　然而這些工具伴隨著我們才剛開始理解的數位漏洞。有一部分是使用者產生的（例如嬰兒對Alexa問的任何問題都說「對」，包含買東西的確認），有一部分是系統的缺陷（例如最近發生Alexa把一對夫婦的對話錄音傳送給隨機選取的聯絡人），其他還有很多是又惡意又聰明的（例如去年有一家賭場被駭客從水族箱的連線溫度計入侵系統，竊取闊綽賭客的資料）。 　　好消息是，我們很可能有辦法採取一些措施來提升連線裝置和DIY物聯網配置的安全性。在後面幾頁，我們會討介紹一種能找出未修補的連線裝置專用搜尋引擎（記得：要常更新！）、研究家中物聯網配置的最佳實作，並討論各大公司所推動的一些提升數位生活

隱私及安全的計畫。我們也將引導你使用一種有趣、快速的遠端機器人系統，並利用IFTTT來著手進行智慧無線專題。 　　擁抱連線生活吧，但別忘了長智慧。 本書特色 　　《MAKE》是一本協助讀者將「自己動手做」DIY的概念，運用到生活中所有科技領域的雜誌書，內容涵蓋範圍包括：汽車、玩具、電子、機器、樂器、攝影、木工家具與戶外活動等產品的製作。此外，每本《MAKE》都有著令人興奮且多樣化的專題，讓你隨時隨地都能發揮創意充分活用各種科技，盡情享受改造、破解與重組科技的成就感。 　　本書透過生動的實物照片、精美的插圖與簡單易懂的文字描述，深入淺出地一步步教你如何做出這些專題企劃作品。更把製作所需的

材料、金額、時間與購買來源等資訊，鉅細靡遺地標示出來。 　　這不但是一本適合高中以上大專院校進行科技製作專題的聖經，也是一般社會人士培養休閒嗜好或是假日親子活動的優良讀物。還有，如果你正在尋找科技產品創新的點子卻遍尋不著，《MAKE》裡的精采內容絕對不會讓你失望。  

喇叭diy套件進入發燒排行的影片

噪聲環境下語音聲源定位及噪音消除之研究應用於自動語音識別系統

為了解決喇叭diy套件的問題，作者李聖捷 這樣論述：

本研究整合語音聲源定位方法及語音辨識技術，提出一套具有語音聲源定位之自動語音識別系統，此系統可於低訊號雜訊比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)的環境中，針對所接收到的語音訊號進行分析，計算出該語音訊號的角度方位資訊，並顯示語句內容辨識結果。此系統主要包含兩大架構，分別為語音訊號定位處理，以及語音辨識流程，本研究應用所提出來的方法，對此系統進行改良，使其能在具有背景噪音的環境下，準確計算出語音訊號角度方位，並有效提升系統的語音辨識率。在語音訊號定位處理上，本研究深入探討平均幅度差函數法(Average Magnitude Difference Function, AMDF

)、最小化變異數無失真響應演算法(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)、以及多重訊號分類演算法(Multiple Signal Classification, MUSIC)，提出一項前處理方法來強化語音訊號定位的準確率。此方法使用線性相位近似處理(Linear Phase Approximation)，利用線性回歸方式估測出語音訊號理想的相位差曲線，並重建語音訊號的共變異矩陣，最後再利用特徵值分解方式(Eigenvalue Decomposition, EVD)，分析語音訊號和噪音訊號的特徵值比值，濾除含有噪音訊號之頻帶，藉此提高系統估

測語音聲源角度之正確性。在語音辨識流程方面，本系統提出噪音訊號偵測法，此方法可隨時計算並記錄目前語音訊號雜訊比，根據當前噪音訊號強度，系統可自行評斷是否需要對語音訊號進行噪音消除處理，藉此預防語音訊號因過度濾波處理而造成語音訊號失真，進而影響語音辨識率。在噪音消除方法上，本系統結合獨立成分分析法(Independent Component Analysis, ICA)以及子空間語音增強演算法(Subspace Speech Enhancement, SSE)，將帶有噪音的語音訊號進行噪音去除，並增強語音訊號強度，以提升系統語音辨識率。最後再以英國劍橋大學工程系機器智能實驗室所開發的隱藏式馬可夫

模型(Hidden Markov Model, HMM)語音訓練與辨識工具(Hidden Markov Model Toolkit, HTK)，對噪音消除後的語音訊號進行語音辨識並顯示其語句內容結果。本研究提出的具語音聲源定位之自動語音識別系統，在語音訊號定位及語音辨識上，具有良好之成效。相較於傳統MVDR與MUSIC演算法，藉由本研究提出的線性相位近似前處理以及濾除噪音訊號頻帶方法，可使系統的語音訊號定位準確度分別提升4.98°與7.61°，在語音除噪效果方面，根據不同的背景環境噪音，本系統可將原始含有噪音之語音訊號，使其訊號雜訊比提高10 dB至15 dB，並且有效提升12 %至17 %的

語音辨識率。此外本研究也深入探討目前近年來嶄露頭角的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術例如深度學習(Deep Learning)方法，除了介紹深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)，並提出使用卷積遞歸神經網絡(Convolutional Recurrent Neural Network, CRNN)架構應用於語音除噪上，在實驗結果方面，使用CRNN架構之方法，在感知語音質量評估(Perceptual Evaluation of Speech Quality, PESQ)量測上，相較於原始雜訊語音訊號，可提升0.83分，在詞錯誤率(W

ord Error Rate)方面則可降低至15.83 %，說明使用CRNN模型可以有效抑制噪音效果，並且能夠改善語音品質。

FLAG`S 創客‧自造者工作坊：進擊的 Arduino!AI 人工智慧互動遊戲機

為了解決喇叭diy套件的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　自從電腦在 80 年代逐漸普及以來，我們對於「具備智慧的機器」一直有著滿滿的期待與憧憬：從霹靂遊俠李麥克的夥計、魔鬼終結者中的天網、機械公敵的索尼、迪士尼電影中的瓦力，到鋼鐵人中的管家賈維斯，都是不同世代所想像的尖端智慧科技的結晶。時至今日，這些科幻電影的情節還未真的發生，但我們已經知道，要實踐最終幻想的解答只有一個，就是 AI 人工智慧。 　　近年來電腦在西洋棋、圍棋的實力壓倒性地超越人類棋王，我們才驚覺 AI 人工智慧的發展超乎想像，電腦的聰明才智好像距離我們越來越近。事實上，不管是戰勝圍棋高手的 AlphaGo、iPhone 手機中的 Siri 還是 Googl

e 自駕車，這些看似聰明的人工智慧產品，也不是一開始就這麼厲害，而是讓機器模仿人類學習的歷程，透過反覆的訓練，找出應付各種狀況的方法或模式，只要有足夠的時間和資料，就能完成人類賦予的任務。這樣的方式稱為「機器學習」。 　　我們將機器學習的概念移植到 Arduino 上，帶你親自實作一台遊戲機，有了 AI 人工智慧加持，就算是最便宜、最入門的晶片，也能夠在不斷反覆的訓練下，從一開始什麼都不會到最後百發百中，試問身為人類的你準備好應戰了嗎？ 本書特色 　　Arduino 是實踐創意的平台，有了 AI 人工智慧加持， 　　就能夠在互動操作中，找出規律、成長進化， 　　突破未知的挑戰！ 　　●

內附 Arduino Nano 相容板 　　● 預先燒錄程式，組好立即 Play 　　● 聲光效果、互動控制的親子遊戲機 　　● 因應不同等級，提供多種遊戲模式 　　● 具科技教育用途的 AI 創客套件 　　● 範例程式免費下載 　　組裝產品料件： 　　Arduino Nano 相容控制板 × 1 片 　　Mini-USB 傳輸線 × 1 條 　　萬用塑膠連接桿 × 2 個 　　紅綠雙色 LED 矩陣模組 × 1 個 　　12mm M3 螺絲 × 5 個 　　16mm M3 螺絲 × 3 個 　　M3 螺帽 × 8 個 　　電池盒 (4 號 × 4) ×

1 個 　　喇叭 × 1 個 　　雙軸按鍵搖桿模組 × 1 個 　　雙母杜邦線 × 1 排 　　DIY 紙模 (外殼和固定座) × 1 組    

MSP430微控制器應用於火車平交道的即時通報

為了解決喇叭diy套件的問題，作者林頎翔 這樣論述：

微控制器(Micro Controller Unit, MCU)來自於1980年代，通用儀器研發，特色包含體積小、功能多、價格低、容易使用、多用途。至今微控制器已用到很多用途，例如:生醫、自動停車場、自動販賣機、計算機、警報器、電子時鐘、電動車等等。許多MCU也陸續推出，例如：8051、PIC、HT、MPC、ARM。本文使用的微控制器，是MSP430由TI德州儀器自行研發，講求省電，並支援多元的需求，更推出許多MSP430家族，以及多樣化包裝。具有強大功能，結合方便，節省許多週邊電路。現今社會講求綠能、省電、方便、安全性、穩定性等等，因此想到市面上的紅綠燈號誌、火車平交道號誌，但目前這兩種缺

乏有效的安全方法，使得危險性大大的提升，所以本文構想火車平交道的即時通報，把所學的週邊模組放進去，做出類似的火車平交道即時通報，比原本市面上平交道多倒數器、點矩陣顯示、紅外線感測等等，至少到現在還沒有不夠電力的情形，MSP430晶片假設往綠能或省電以及安全方向推進，這項產品對未來是不可缺少的，更能讓社會大大提升安全性。