usb麥克風的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決usb麥克風的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

usb麥克風進入發燒排行的影片

以機器學習預測刀具磨耗

為了解決usb麥克風的問題，作者張雲開 這樣論述：

在切削設備中的刀具狀態會直接影響加工品質和設備壽命，故在加工中對於切削刀具狀態的監控可以有效降低製造成本並提升加工品質。本研究之目的即為以較低的成本建立一個可靠的刀具磨耗預測模型。利用單一麥克風作為感測器擷取不同磨耗程度的刀具在不同加工條件下所產生的聲音訊號，然後從加工聲音的時域和頻域訊號中提取共15個特徵用以訓練類神經網路、隨機森林、K-means集群分析法三種機器學習的預測模型。研究結果顯示，類神經網路預測模型有最佳的預測效果，準確率為98.24%。其次是隨機森林預測模型有97.30%的預測準確率，並且在特定頻率區段之震幅平均值特徵對於模型有較好的貢獻度。而K-means集群分析法在本研

究中並無法有效對刀具磨損程度進行分類預測，準確率僅有58.68%。由於前兩種預測模型都可以有效判別出精度差異在50 m以下的兩種刀具磨損程度，本研究發展出來的預測系統可以直接應用在智慧製造系統低成本的線上高精度加工刀具狀態監測。

Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決usb麥克風的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。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。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，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。  

無線通訊技術應用於居家安全之研究

為了解決usb麥克風的問題，作者王源鋐 這樣論述：

近年無線通訊技術應用於生活上許多產品，在居家安全、健康醫療、環境監控及物流管理上，都有許多結合的產品，本研究主體在於利用無線通訊技術，應用於居家安全實務上，其一為火災警報器，利用Wi-Fi為傳輸技術，將數值傳入網站提醒用戶火警發生；其二為門鈴對講機，利用樹莓派為基礎設計門鈴硬體設備，以Wi-Fi連接網路，可透過手機觀看訪客與其通話；其三為藍牙防丟器，利用藍牙RSSI技術，製作防物品遺失的功能；其四為電磁波強度測量器，利用LoRa為傳輸技術，將影像辨識值傳回伺服器，建立可監控住宅電磁波強度。