台灣閩南語常用詞辭典的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

台語的鄉土口味—俗諺&俚語—2022年曆書

為了解決台灣閩南語常用詞辭典的問題，作者顏勝堂 這樣論述：

★前輩送給大家的寶藏★ ★作者獲頒「師鐸獎」，兩次！★ ★學習台語的最佳伴手（phuānn-tshiú）★ ★法國規模最大的語言學習機構——巴黎市政府的巴黎成人教育中心 （Cours d'Adultes de Paris）今年首度推出「台語課」！★   　　《台語的鄉土口味—俗諺、俚語》編著者顏勝堂，兩次獲頒「師鐸獎」，是位年屆八十，退休多年的中學校長。   　　他於1984年在嘉義縣東榮國中校長任內，被「趕鴨子上架」，用台語教授《論語》，從此開啟其台語應用之門。   　　退休後的他，返鄉擔任北港朝天宮（媽祖廟）志工，仍悠遊在鄉土文史、北港音腔的台語濃情中，並結識了一群實事求是的年輕朋友―

―中國醫藥大學台語研究社（學生社團）創社社員。   　　看到醫學系同學參加校外衛教服務，前往彰化縣大城鄉台西村幾次義診，因為鄉間長輩不諳國語，多以台語表達，加上同學聽、說台語不流利，在言語溝通方面卡卡不順，導致問診未臻完美，還因此創立「台語研究社」，欲提升衛教品質。   　　他深受感動，決定著手編著撰寫《台語的鄉土口味—俗諺、俚語》一書。   　　書寫的動機，在嘉許年輕人積極處事的生命態度，也想與樂意和關心台語、台文推廣的人士，共同分享台語的親切用語及音韻之美。   　　作者參考教育部訂頒的《台灣閩南語常用詞辭典》，以其豐富的人生見聞，將台灣鄉土語言中的俗諺、俚語，佐以獨特的品味說明，以條目列

舉方式呈現。各條目以外的解說、敘述，也使用國文、國語，方便不諳台語的人士閱讀。   　　每個條目最上列是台語語詞，其下為台語羅馬拼音，再下為俗諺、俚語分類，最下方則用國語、國文解說。   　　讓我們一起感受、體驗台語之美。   好評推薦   　　★陳豐惠（李江却台語文教基金會／執行長）★ 　　推薦大家來看本書，俗諺語和歇後語是台語文化的結晶，編者用心整理且使用教育部推薦用字並附華文解釋，極適合要學台語者閱讀。   　　★鄭順聰（作家）★ 　　一標正字，二編媠氣，三練俗語，可比蘋果手機，有影時行好氣味！   　　★豬頭皮（搖滾歹命郎）★ 　　感恩勞力真多謝， 　　前輩先擺真賢拜。   　　★陳柏

惟（立法委員）★ 　　熱情不難，但要多年來維持一貫的熱情很難，顏勝堂前輩做到了！作者將一生心血見聞整理成冊，俚語俗諺可以窺探地方生活文史，推薦您看這本書感受台語的醍醐味！

台灣閩南語常用詞辭典進入發燒排行的影片

台灣高齡者閩南語敘述能力追蹤研究

為了解決台灣閩南語常用詞辭典的問題，作者楊惠如 這樣論述：

國際上將65歲以上人口占總人口比率達到7%、14%及20%，分別稱為「高齡化社會」、「高齡社會」及「超高齡社會」。台灣已於1993年成為「高齡化社會」，2018年轉為「高齡社會」，預估2025年邁入「超高齡社會」，也就是65歲以上人口將超過20%。台灣國家發展委員會2021年公布最新人口推估報告，預估推算至2025年台灣就會進入超高齡社會，也就是每5人有1位（20%）是65歲以上老人，並且逐年增加比例。台灣高齡議題的研究已是當務之急。語言表達能力是高齡者認知老化程度的指標之一。高齡者的語言能力研究有多個面向，國外研究已經有很多語言與老化的相關研究，著重在語言能力與認知能力下降之間的關係（Bu

rke and Shafto 2008），而且大部分都是橫向的（cross-sectional）研究，很少有長期追蹤的研究。語言表達能力的測試指標之一是平均語句長度（Mean Length of Utterance, MLU）。郭玲汝（2014）研究兩組各二十位閩南語正常老化高齡者看繪本敘述（青蛙的故事），以及個人生活經驗的敘述語料，發現75-85歲參與者的平均語句長度並不會比65-74歲組低。本論文以同樣的研究方法，追縱同一批高齡者五年後的語言表現能力，並與郭玲汝（2014）的橫向研究的結果比較，發現高齡者在個人生活經驗敘述的平均語句長度比看繪本敘述的平均語句長度較長，推測高齡者在不同敘述類

型會有不同的口語能力表現。雖然，本縱貫研究發現五年後，有些高齡者的平均語句長度增加，有些則減少，顯示高度個別差異；但整體統計並未達顯著差異。此外，教育程度的因素也未達顯著差異。

閩南語音字分清楚2：類似音字暨多音錯音

為了解決台灣閩南語常用詞辭典的問題，作者鄭安住 這樣論述：

　　～將類似音字一一分辨清楚，讓你不再用錯字、發錯音。～ 本書特色 　　一、類似音字分清楚： 　　1.「豐沛」、「豬肺」右邊的「巿」跟「脆柿」、「柿餅」的「市」有何不同？類似這種相近字形所造成的困擾，本書會讓你有效分辨。 　　2.補充《台灣閩南語常用詞辭典》部分語詞，如增收「纏頭tiân-thâu（給藝人賞金）」、「窵tiàu遠（遙遠）」等；另就原僅列單字者，如「餉hiòng」字，加列「收餉hiòng（徵收稅租）、「赦餉(（免稅）」等相關資料，相信可擴充詞彙量。 　　二、多音錯音分清楚： 　　1.語詞之不同讀音，如：「毋過m̄-koh」亦可讀為「m̄-kò」、「m̄

-kù」；「跤頭趺kha-thâu-u」亦可讀為「kha-thâu-hu」，本書會詳列出來。 　　2.常見錯誤讀法，如：「後嗣hiō-sū」不能唸作「hiō-sû」；「戰艦tsiàn-lām」不能唸作「tsiàn-kàm」；「姻緣in-iân」不能唸作「im-iân」，本書會依其韻母條列清楚，看完你就不會唸錯。  

基於預訓練的跨語言聲學表示模型之端到端台灣閩南語語音辨識器

為了解決台灣閩南語常用詞辭典的問題，作者王佩心 這樣論述：

本論文旨在以跨語言聲學表示模型實現台語語音辨識系統，此系統採用wav2vec2架構。其架構為CNN加上Transformer，因此擁有處理細節及前後關係的能力，並在其後加上3-gram語言模型以進一步提升辨識正確率。本實驗使用的資料集為TAT台語語料庫其中41小時，並以句錯誤率(SER)與字錯誤率(CER)作為評斷指標。句錯誤率及字錯誤率分別為52%及13%，而加上語言模型後字錯誤率下降至9%。除實現台語語音辨識系統外，本論文也進行各項實驗探討影響此系統效能的因素。採樣率可能會影響辨識正確率，上採樣與原始採樣率差異為0.5%，影響並不大，然而降採樣增加了10%的錯誤率。而會影響辨識時間的因素

有輸入語音長度與有沒有使用語言模型，當輸入語音分別為3秒、6秒、9秒時，沒有語言模型的辨識時間為0.02秒、0.03秒、0.04秒，而使用語言模型則為0.74秒、0.96秒、1.23秒。語言模型的參數Beam Size、Alpha、Beta皆會影響辨識效能，隨著Beam Size上升，錯誤率會隨之下降，但辨識時間會因此上升，在考量效能與時間後，較適切的Beam Size為32及64，而Alpha、Beta與效能皆成正比，當Alpha設為1.5，Beta設為0.9，Beam Size設1024時，得到最低CER為7.12%。