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從語音平台興起探討台灣廣播的未來 ─ 以Podcast為例

為了解決win10語音功能的語言無法使用的問題，作者劉本善 這樣論述：

1901年馬可尼利用無線電波傳送S的莫爾斯碼打開無線廣播的紀元，1920年美國廣播電台KDKA在匹茲堡正式播音，商業電台開始發展，逐漸形成廣播產業，在傳播媒體中扮演獨特的角色，平面紙媒、廣播音媒及電視影像媒體競爭激烈，市場佔有率屢見翻轉。傳統廣播產業受限於傳輸、接收設備影響，僅能在固定時間，收聽固定內容的節目，這些限制讓廣播產業的廣告量僅佔所有媒體廣告量的5%，讓廣播業界對產業前景多持悲觀看法。另外自媒體者因為設備門檻不高，經營成本極低，均正分食傳統廣播媒體產業的營業額。因此，廣播產業不斷因應資通技術的進步，轉向網路、融媒體等多元化角度呈現內容，增加露出的機會，以爭取持續經

營的經費。 由於新近傳播科技發展，訊號傳輸量增加與傳輸速度變快，促成數位匯流成為影音內容傳播新趨勢，而音頻剪輯軟體普及，讓語音載體呈現多樣化，語音平台於焉產生，讓語音多了露出的管道，其中Podcast是一種MP3播放器和廣播的結合，改變了過去傳統廣播受限於定時播放，錯過就沒有了的缺點。雖然網路廣播出現，卻仍無法主動選擇自己想要收聽的節目，相較於其他音頻軟體，Podcast訂閱者可以選擇自己喜歡的內容，接受新內容的推播，受眾能夠透過不同的載具來挑選想聽的內容。這樣的語音平台和節目，必然會對傳統廣播電台與節目帶來衝擊，也讓傳統廣播業者對未來發展產生影響。

失效模式與效應分析智能化之研究

為了解決win10語音功能的語言無法使用的問題，作者何照偉 這樣論述：

近年來隨著各產業蓬勃發展，市場競爭越來越激烈，顧客的要求也越來越多樣與嚴苛，企業為了能贏得更好的信譽與產品優勢，必須提高其產品與售後服務的品質及可靠度。然而，由於傳統的品管檢驗方式皆屬被動與事後修護，而非主動與事前預防。因此，當經過品管檢驗後才發現問題時企業的損失與傷害都已經發生，此時所做的措施只不過是減少損失程度，若能將對產品的生產品質採用主動或預防的方法，那麼就能於生產前將潛在的問題狀況排除，或是突發問題也能迅速的予以解決，將損失降到最低的程度。在主動或事前預防的措施方面，失效模式與效應分析(Failure Mode and Effects Analysis, FMEA)是一個經過確認而

且普遍應用的工具。一般在導入FMEA時，會經由FMEA負責人來召集相關人員並組成FMEA專責小組，但是在小組內每個人因為受的教育不同，想法也會有所不同，所以在判定風險指標評分時，往往會發生無法客觀的評分，另外在撰寫時詞彙使用也不一定相同，導致後續無法正確分析。因此「評分系統無法客觀判定」與「詞彙不統一」為本研究要改善的問題，希望藉由語音辨識輸入與機器學習的方式來改善人為的問題。本研究針對導入FMEA時，其失效起因進行改善。利用R語言實現機器學習的分類方法，分析在FMEA中嚴重度、發生率、探測度評分之準確度，利用RStudio編譯器撰寫R語言來執行分類方法，並以歷史FMEA評分數據庫為訓練資料進

行機器學習，期望能有效地減少FMEA使用者人工主觀判斷的失誤，進而增加FMEA中的嚴重度、發生率、探測度評分準確性。再使用語音辨識輸入方式加上詞彙庫，達成詞彙統一，減少執行失效模式與效應分析(FMEA)的時間與資源，將失效模式與效應分析智能化。