HMM的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

春池玻璃：透明的永續循環

為了解決HMM的問題，作者郭慧,陳冠帆 這樣論述：

VERSE 雜誌全新書系VERSE Books 首本專書 循環經濟先驅品牌春池玻璃   　　春池玻璃是這幾年台灣文化創意界的明星品牌，一方面他們不斷推動跨界設計的美學創新的，另方面更是「循環經濟」的代表性品牌。2017年，春池玻璃推出W春池計畫，展開一系列設計的跨界合作，拉近回收玻璃與大眾的距離，涵蓋工藝創作、展覽美學、空間體驗，並推出玻璃循環的回收再利用計畫。   　　本書是台灣少見的以雜誌為概念企劃編輯的企業品牌專書，內容不是傳統的企業故事，而是以循環經濟的價值為主軸，從W春池計畫的核心精神出發，帶領讀者看見春池玻璃不同層次的策略與思考，最終回到品牌故事本身，並包括和春池合作的知名人物

如江振誠、聶永真等專訪。   　　特別邀請知名設計公司究方社擔任設計視覺指導，以玻璃循環為題設計封面，再結合榮獲金點設計獎的VERSE雜誌團隊，以細膩的文字和迷人的影像與設計，讓讀者進行一場獨一無二的紙上循環之旅。

HMM進入發燒排行的影片

少量語料實現端到端的語音合成系統

為了解決HMM的問題，作者劉宇軒 這樣論述：

本論文透過深度學習的技術改善英文語音合成的音質，建立一個音質改善的英文文字轉語音系統。本研究從最基本的聲學參數及語言參數去做改善，在頻譜參數方面引入WORLD分析的CheapTrick作為求取頻譜資訊之方法，而標記資訊方面加入音素、音節、詞、片語、句子五層結構的相關位置的語言資訊，文字分析方面則是實作一個系統產生標記資訊，模型訓練方面則是引入深度學習的深度混合密度網路架構幫助我們建立頻譜模型及持續時間模型，再加上深度學習的WaveNet聲碼器取代傳統的MLSA聲碼器做合成，最後引用Tacotron模型實現端到端的語音合成系統。實驗結果證實HTS系統的合成聲音在喜好度及MOS兩種主觀測試上有很

大進步，而Tacotron系統則在訓練的效率上有很大改進。

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決HMM的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現

為了解決HMM的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

現行的人體姿態辨識方法相當多樣，其中，多數使用RGB相機拍攝高解析度的圖像來取得人體特徵後進行骨幹評估，然而彩色圖像在人體姿態辨識容易受到燈光、環境所影響，導致無法準確的獲得關節點骨架，此外，彩色圖像的相機無法運用於具有隱私之場域，如：醫院、照護中心的廁所或浴室等。目前有許多研究為了達到去特徵化的人體姿態辨識，使用射頻訊號收發器、毫米波雷達等感測器進行人體姿態辨識，然而，這些方法雜訊過高與解析度不足，導致關節點骨架準確度低。本論文提出一種基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術，稱為「ThermalPose」，可準確的辨識與追蹤人體關節與骨幹。ThermalPose包含兩個部分:骨幹辨識技術與動作

辨識演算法，骨幹辨識技術以熱像感測器、AI邊緣運算裝置與自蒐集熱影像資料集進行人體姿態辨識；而動作辨識演算法的目標是辨識日常生活中的動作，如:走路、跑步、坐地與彎腰。由實驗結果可證明，ThermalPose可在無RGB相機的情況下有效的使用熱影像辨識人體姿勢，因此可用於低光源與具有個人隱私環境的無人化應用。