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國立雲林科技大學 資訊管理系 古東明所指導 吳靜瑜的 深度偽造語音之辨識檢測 （2021），提出esj網站關鍵因素是什麼，來自於表徵學習、轉移學習、自然語言處理、深度偽造。
而第二篇論文國立彰化師範大學 運動學系運動與健康休閒碩士在職專班 江勁彥所指導 林欣穎的 以科技接受模式探討民眾對線上健身課程之使用意願 （2021），提出因為有 線上健身課程、科技接受模式、居家健身的重點而找出了 esj網站的解答。
深度偽造語音之辨識檢測
為了解決esj網站 的問題，作者吳靜瑜 這樣論述：
摘要 iAbstract ii目錄 iii表目錄 v圖目錄 vi壹、 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 31.4 研究架構 4貳、 文獻探討 52.1 人工智慧（Artificial intelligence） 52.1.1 機器學習（Machine Learning） 52.1.2 深度學習（Deep Learning） 52.2 語音識別 62.2.1 語音識別流程 62.2.2 聲學特徵 72.2.3 線性預估倒頻譜係數（LPCC） 72.2.4 梅爾頻率倒譜係數（MFCCs） 82.2.
5 MFCC計算步驟 92.3 語者驗證 122.4 x-vector 122.5 相關研究 132.5.1 變聲器原理 132.5.2 語音合成 142.5.3 Clone voice 152.5.4 深度偽造技術 162.5.5 深度偽造技術介紹 172.5.6 深度偽造技術應用 192.5.7 深度偽造技術現況 19參、 研究方法 223.1 研究架構 223.2 系統模組化 233.2.1 語音獲取與實驗設備 253.3 實驗流程 253.4 辨識系統 263.4.1 資料集介紹 283.4.2 預處理 293
.4.3 特徵擷取 293.4.4 X-vector 303.4.5 模型評估 333.4.6 激活函數 343.5 聲紋系統 353.5.1 資料集介紹 353.5.2 特徵擷取 363.5.3 GMM 403.5.4 語者註冊與驗證 403.5.5 模型評估 41肆、 實驗結果 424.1 辨識系統實驗結果 424.2 聲紋系統實驗結果 43伍、 結論 525.1 結論 525.2 研究限制及未來展望 52參考文獻 53
以科技接受模式探討民眾對線上健身課程之使用意願
為了解決esj網站 的問題，作者林欣穎 這樣論述：
2021年教育部體育署調查110年國人運動現況結果報告指出COVID-19疫情改變民眾運動方式，居家運動比例大幅提升15.3%，這樣的現象也呼應美國運動醫療協會(ACSM)預測全球運動趨勢2021年第一名為「線上訓練」、2022年第二名為「居家健身」的調查報告。因此本研究目的要探究台灣民眾對線上健身課程使用的意願，掌握民眾意向進而提供產、官、學界推動數位轉型之參考價值。本研究以科技接受模式分析不同背景變項的民眾對線上健身課程在知覺有用性與知覺易用性構面對使用意願的影響，結果表明性別與年齡對知覺易用性產生顯著性差異;年齡對知覺有用性與知覺易用性呈現高度相關，知覺易用性對使用意願具高度相關;迴歸
分析結果表明僅知覺易用性達顯著水準，弱化預測使用意願的整體解釋力。本研究認為線上健身課程的知覺易用性構面明確推升使用意願，但在知覺有用性構面未對使用意願產生具體影響力，意旨線上課程的臨場感不及於實體課程，因此建議強化虛擬實境技術應用，藉此提升知覺有用性構面。另外實體課程與線上課程兩者間優劣互補，因此現階段建議規劃虛實整合的課程推升民眾運動參與意願。