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Johan 發音的問題，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
Johan 發音的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦ElieRipon寫的 利邦上尉東印度航海歷險記：一位傭兵的日誌1617-1627 可以從中找到所需的評價。
另外網站john 發音| 靠北餐廳也說明：2020年11月10日— 評論對象： ... 為什麼John譯為約翰，而不是強？ ... 一開始應該是因為John是從Johan來的，Johan 發音是yo-han，所以是約翰囉，發音雖然錯誤，但是一開始 ...
國立雲林科技大學 資訊工程系 許正欣所指導 楊明豪的 基於生成對抗網路之語音合成 （2018），提出Johan 發音關鍵因素是什麼，來自於深度類神經網路、生成對抗網路、語音合成、支援向量機、語者辨識。
而第二篇論文國立彰化師範大學 美術學系 陳一凡所指導 董欣宜的 受控中的失控─董欣宜創作論述 （2018），提出因為有 理想化、生存樣態、受控、失控、發泡劑的重點而找出了 Johan 發音的解答。
最後網站为何「John」要译成「约翰」？ - 知乎則補充：其实，主人公名字根本不是John，而是Johan，因为《Monster》的背景设定在德国，所以主人公的名字Johan其实是一个德语名字，而在德语中，Johan发音 ...
利邦上尉東印度航海歷險記：一位傭兵的日誌1617-1627
為了解決Johan 發音 的問題，作者ElieRipon 這樣論述：
一八六五年，瑞士格魯耶區布爾市一幢房子的閣樓中發現了一部厚厚的法文手稿，不知通過何種神秘的管道流落至此。這是十七世紀中葉，有人以非常工整的字體抄寫下了一位傭兵的海上冒險回憶錄，書中真實呈現大航海時代記述者所見的亞洲各國風土人情，精采刺激。利邦是荷蘭東印度公司的傭兵，親眼見證並寫下當時修築澎湖風櫃尾紅毛城及大員沙洲上小型防禦工事（熱蘭遮城前身）的珍貴第一手史料，這是可靠文獻紀錄下，外來者在臺灣最早的築城嘗試： 「十五日，我和指揮官雷爾松到大員去，準備在那裡蓋一座堡壘。同一天，福朗克（Christian Francois）的船隊出發到漳州去，想再試試談和……二十七日，到了大員，第二天就
上岸尋找合適地點，標出堡壘的位置。……隔天，就到目加溜灣和當地居民商談。他們看來很友善，透過通譯告訴我們一切都會順利，而且承諾供應我們一切所需，包括建堡所需的木材。通譯還答應親自帶我們去森林砍伐所需的蘆葦。我們決定和他們合作，送他們幾件衣服作為禮物。」 利邦筆下有十七世紀臺灣麻豆原住民的速寫，還有當時的鹿皮貿易盛況。隨著他的腳步，我們走在荷蘭人在東亞海域發展初期篳路籃縷的歷史中，每個商站的設立過程都一樣，而相同的劇本也不斷重演：登陸新據點，通常是找一個有生產利益或戰略價值的島嶼，快速建立堡壘，保障安全的退路，保護船隻，然後控制當地原住民，並擊退西班牙、葡萄牙、英國等競爭對手，再開始通商。在
這份記述中，不僅看到令人血脈賁張的患難歷險，窺見十七世紀亞洲各國的原始面貌，也幫助我們理解十七世紀的臺灣。 ★中文版獨家收錄澎湖與臺灣三章原始手稿 ★附贈利邦上尉航行路線圖彩色海報 作者簡介 艾利．利邦（Elie Ripon） 瑞士洛桑人。一六一八至一六二六年間，曾任職於荷蘭東印度公司(VOC)，在亞洲地區擔任士兵及軍官。 導讀者簡介 包樂史（Leonard Blusse） 荷蘭萊頓（Leiden）大學歷史學博士，萊頓大學歐亞關係史講座教授、印尼史教授；中國廈門大學東南亞史教授，美國哈佛大學歷史系伊拉斯穆斯講座教授，日本東洋文庫會員，歐洲科學會（Academia Europea）
會員。 譯者簡介 賴慧芸 曾任民生報法文編譯。譯有《蒼蠅老鼠人》《瑞典火柴盒》《謀殺地圖》《從空中看地球》；著有《巴黎人法國風》。
基於生成對抗網路之語音合成
為了解決Johan 發音 的問題，作者楊明豪 這樣論述：
近年來，基於成熟的硬體技術以及巨量資料(big data)，使得深度類神經網路(Deep Neural Network, DNN)有突破性的發展，在各領域都能夠看到許多其成功的案例，其中最具突破性發展的深度網路架構可說是生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)，該架構提供了一種創新方法來訓練生成模型(generative model)，更具體地說它將模型設計成兩個子模型：生成器(generator)和鑑別器(discriminator)。生成器用於生成樣本，而鑑別器嘗試將樣本分類為真實或偽造。本論文探討基於生成對抗網路之語音合成(speech s
ynthesis)技術，有別於傳統語音合成技術，利用生成對抗網路具有學習數據分布的能力，藉此生成出更自然的語音。本論文考慮中、英文語音合成，採用英文語料CSTR VCTK語料集，訓練出男女各3位不同語者的模型，中文語料則採用口語韻律語料庫暨工具平台庫，也訓練男女各3位不同語者的模型。從實驗結果中可以發現，英文語言男女平均意見分數(Mean Opinion Score, MOS)滿分5分達到了3.18分(男3.52分，女2.83分)，而中文語言男女平均意見分數達到了1.91分(男2.21分，女1.6分)。此外，在語者辨識實驗中，我們發現中、英文之本文有關合成語音(text dependent s
ynthesized speech)的平均通過率如下：DNN平均通過率達到80.5%(中72%，英89%)，支援向量機(Support Vector Machine, SVM)平均通過率可達到86%(中100%，英72%)。而本文無關合成語音(text independent synthesized speech)的平均通過率則依據語音長短有不同的通過率：0.5秒下DNN平均通過率為36%(中44%，英28%)，SVM則為44.5%(中61%，英28%)，3秒下DNN平均通過率為75%(中78%，英72%)，SVM則為80.5%(中72%，英89%)，5秒下DNN平均通過率為89%(中78%，
英100%)，SVM則為97%(中94%，英100%)。在平均意見分數中，由於英文具有較完善的前端語言規則以產生更完整的文字特徵，使得模型能夠生成出更自然的語音。因此，英文合成語音較優於中文。在語者辨識實驗中，本文有關情況下，英文通過率較中文差，是由於英文語音時間遠短於中文語音。至於本文無關的情況下，可以發現給予的語音時間越長通過率越高，因此，要提高語者辨識系統的安全性可以減短語音時間或改善模型。由於，本系統的鑑別器在訓練過程中用於判斷語音的真實性，因此我們可以將本系統中的鑑別器的結合到語者辨識系統中，以有效地阻擋合成語音的攻擊。
受控中的失控─董欣宜創作論述
為了解決Johan 發音 的問題，作者董欣宜 這樣論述：
本論文梳理自己研究所時期的創作，關注的面向從自我向外擴散到生活到時代的各種現象，將由各種面向的受控現實來對照出失控的存在樣貌，當我們正視了失控主體，變更能去思考形塑出我們失控認知背後的社會規範、價值觀、社會秩序其中的問題。全篇論文分為五個章節，第一章談生長環境中外界所侷限的理想框架，造成自身感受上的壓迫，開始讓我思考認知過程中理想的範本是如何被塑造，並且在此時期奠定了發泡劑對應生長經驗的媒材取向。第二章聚焦於當下焦慮的自身情緒，開始意識到自己的生存樣態，擬造出場景，並再次觀察及感受個人存在的姿態。第三章從內心感受、自身的範圍向外擴大，試圖從媒體充斥的時代背景，來探究媒體帶來虛構不存在的理想化
指向。第四章更進一步的走進日常觀察的現象中，論述在規範中存在─受控中失控的狀態。第五章整理一路創作與自身相互影響的關係。