揚聲器英文的問題，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

工程聲學(第八版)

為了解決揚聲器英文的問題，作者白明憲  這樣論述：

　　「聲學」是指聲音的科學，泛指一切有關聲音的學問，本書作者有感於現今的社會裡聲學的應用重要性與日俱增，學術界與產業界對聲學相關課程需求日殷，但國內中文的聲學教材卻非常稀少，因此將自己十餘年的教學與研究經驗及課堂上的講義編著成書，希望對國內聲學教育盡綿薄之力。本書主旨在：1.提供學者及業界聲學的入門中文教材。2.建立初學者對聲學理論廣泛的基本觀念。3.介紹與聲學相關的各種應用。4.介紹主動式噪音控制的新科技。讀者在讀完本書後可輕鬆地建立對聲學的理論架構何實務基礎。 本書特色 　　1. 提供學界及業界聲學的入門中文教材。 　　2. 建立初學者對聲學理論的基本概念。 　　3

. 介紹與聲學相關的各種應用。 　　4. 介紹主動式噪音控制的新技巧。 　　5. 使讀者輕鬆地建立對聲學的理論架構和實務基礎入門。

揚聲器英文進入發燒排行的影片

探討聲音音質評鑑的關鍵指標-以I公司戶外電視使用的Soundbar為例

為了解決揚聲器英文的問題，作者洪敬民 這樣論述：

音質評價不論是學術研究還是實作方面驗證，都是累積大量的測試數據和經驗相輔驗證而來，屬於經驗證據 (Empirical evidence)的一種。換個方式理解，聲音音質的判斷通常也是直接查對科學理論數據與經驗證據之間是否相互吻合。由於人的感官知覺往往都是由視覺和聽覺所結合的體驗，由此可知聽音的證據就是累積實做經驗性所得。大多數人群缺乏對聽音關鍵指標因素的了解，也因此對聽音判定的偏好往往是受主觀心理聲學與視覺的判斷影響居多。聲學音質的評價研究，顯然會從社會科學及個人喜好的偏向整合去研究。2020年COVID-19對全球大規模的侵襲改變了人類的生活習慣，人們對影音搭配於職場、教育、生活、娛樂等的需

求也明顯增多。後疫情時代如何製作和分辨一套好音響的聲音，對於企業的智慧產品整合則至關重要。本研究是以I公司戶外電視搭配的Soundbar產品，使用聲學專業測試儀器與設施去測試分析;如音頻放大器、整機的音箱系統等，對經驗證據以科學數據搭配產品的實際聆聽，來做為音質品質判斷的關鍵指標。其過程是以客觀量測為輔、主觀聽覺為主，來獲取兩者之間的關連性，執行面則以人因工程因素、設備因素、待測品的差異因素、場地因素、空間因素、聽音方式因素、擺放方式因素、聽音素材因素等，而得出問卷關鍵構面和因素。再以統計手法;修正式德爾菲法進行專家問卷調查達成一致性的共識認同，找出音質評價的關鍵構面與指標因素，最終以平均意見

評分法(Mean Opinion Score, MOS)依此關鍵構面和指標因素去對音質評價做判斷依據，希望藉此做為公司的聽音評鑑設計標準與貢獻。

Arduino程式教學(語音模組篇)

為了解決揚聲器英文的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的對外說話模組：語音模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書要介紹市面上最常見、最受歡迎與使用的語音模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

音訊事件發生之真偽音鑑別方法研究

為了解決揚聲器英文的問題，作者楊瑞傑 這樣論述：

本論文提出辨別預錄事件音與現場事件音的方法，而預錄事件音是指透過播放器將所預錄的事件發生音訊傳送至揚聲器輸出，如若揚聲器具有仿現場的高品質音響輸出，則所轉錄的事件發生之音訊勢必真實如像現場所發生之事件音，因此可能被監視系統上之AI功能誤判事件正發生進而發出誤警報動作。故本論文利用辨識預錄事件發生音訊的方法，模擬音訊在真實環境下事件發生之真偽辨識。本研究首先透過資料預先處理將欲訓練及測試之音訊以梅爾頻率倒譜係數(MFCC)擷取並計算其特徵參數後，分別使用類神經網路之循環神經網路模型(RNN)和長短期記憶模型(LSTM)以及卷積神經網路模型(CNN)這三種方法來對聲音訊號進行真偽辨別確認。在7種

事件發生音以及使用不同性質的4種揚聲器轉錄音訊資料試驗下，我們發現使用卷積神經網路模型「CNN」的辨識率較佳，可以達到93.33 %的辨識確認率且等錯誤率為12.38 %。