usb麥克風驅動的問題，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

Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決usb麥克風驅動的問題，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。  

usb麥克風驅動進入發燒排行的影片

整合卷積神經網路應用於車窗馬達音質辨識系統

為了解決usb麥克風驅動的問題，作者石承恩 這樣論述：

現今，電子化產品已被廣泛使用在車子零組件，其中，電動升降車門玻璃已成為車用標配項目，汽車用戶希望在車門玻璃升降過程中，能夠有效降低車門玻璃產生的噪音，即為車窗升降機動態音質。本研究提出針對電動車窗(天窗)馬達驅動的聲音品質進行辨識，目的為能夠在組車廠裝配時，首先確保馬達運轉時的品質狀態，並透過聲音影像深度學習，從聲音頻率原始數據中，來學習異常特徵，達到智慧自動聲音特徵提取與辨識方法。本研究馬達聲音訊號是透過高靈敏度麥克風，來擷取聲音訊號輸出到電腦，並從中建立良品與不良品聲音樣本，當作為馬達聲音資料庫，本文透過使用梅爾頻率倒譜係數 (MFCC)，並強化頻譜圖特徵訊號，進行資料預處理，切割音框，

擴增聲音資料數據等方式，來完成分類高低頻率相位進行訊號疊加，以獲得新強化頻譜圖，將此頻譜圖轉換成圖像數位訊號，本文開發多尺度卷積神經網絡(Conv1D, 2D)與LSTM 演算法，進行機器學習演算法進行聲音分類模型，並根據聲音特徵密度函數，來獲得馬達運轉/機械運轉音的權重閾值，最後經由實驗測試結果顯示，其使用辨識率卷積神經網絡(Conv1D, 2D)與LSTM 演算法可達95%以上，以達到完成開發馬達異音辨識分析系統目標。

ESP32程式設計(基礎篇)

為了解決usb麥克風驅動的問題，作者曹永忠 這樣論述：

　　本書是『ESP系列程式設計』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用ESP32開發板使用最基礎的數位輸出、數位輸入、類比輸出、類比輸入、網際網路連接、網際網路基礎應用…等等。 　　ESP 32開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，只要透過眾多的周邊模組，都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ESP 32開發板市售價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是ESP 32開發板低廉的價格與Wifi+藍芽

雙配備，更符合物聯網的基本需求，這是今年以來ESP 32開發板為何這樣火熱的原因，希望透過這個系列書籍的分享，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ESP 32開發板與周邊模組。  

運用語音轉文本技術之固話先進留言機

為了解決usb麥克風驅動的問題，作者趙天辰 這樣論述：

本論文探討運用語音轉文本技術之固話先進留言機，利用谷歌自己動手的人工智慧語音套件(Google AIY Voice Kit)，將無人接聽的固話留言，或居家老人和幼童的緊急口頭需求，它能即時地將語音轉文本後，透過Wi-Fi通訊界面將文本傳給所設定的LINE Notify服務帳號，也意味能及時的將文本傳給需要知道或能及時處理狀況的人，進而達到本研究目的。架構二，麥克風與音源的最短距離為0公尺時辨識率僅有68%，並且隨著麥克風與音源的距離拉長而嚴重的降低了辨識率。架構三，麥克風與音源的距離能維持在最短距離0公尺，但USB Jabra Speaker與谷歌自己動手的人工智慧語音套件在最短距離為0公尺

時的辨識率也只有51%，而且USB Jabra Speaker與谷歌自己動手的人工智慧語音套件也會因為距離的拉長，而稍微的降低了辨識率。架構四，聲音的傳輸都是靠有線的方式傳給谷歌自己動手的人工智慧語音套件，改善了因為距離而降低辨識率的方式，辨識率可高達97%，也優於架構一使用iPhone智慧型手機搭配Google Translate APP，幾乎完整地將來電者的語意傳達給所設定的LINE Notify服務帳號。