的 台語 寫法的問題，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

閩南語音字分清楚2：類似音字暨多音錯音(2版)

為了解決的 台語 寫法的問題，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《臺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。

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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

為了解決的 台語 寫法的問題，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%。

閩南語音字分清楚1：語言用字暨詞彙分類(2版)

為了解決的 台語 寫法的問題，作者鄭安住 這樣論述：

　　～讓語言學習與現代生活充分結合，並提供詞彙分類，讓你方便查詢。～   本書特色   　　一、語言用字分清楚：本篇有七個單元，分別是： 　　1.「先從你我他說起」：了解這些字的正確用法。 　　2.「媒體誤用說仔細」：就學理針對用字說分明。 　　3.「市場倉頡造字奇」：用商家招牌來探討巧思。 　　4.「現代語詞具新意」：將新創語詞做有效對譯。  　　5.「說名道姓令人迷」：把姓名唸對是基本道理。 　　6.「同字異音玩遊戲」：同字不同音該如何分辨。 　　7.「數詞量詞用法異」：數字唸法及量詞分詳細。   　　二、詞彙分類來整理：讓讀者一翻閱就能立即查詢。

Facebook粉絲專頁對語言復振的可能性－以足英台三聲道磅米芳為例

為了解決的 台語 寫法的問題，作者陳銘德 這樣論述：

本土語言流失的問題長期存在於台灣這塊土地，尤以日語、華語兩次語言獨尊政策，更是重創本土語的生存空間。雖然近年來政府致力於推廣本土語教育，但仍無法讓本土語流失的現象得到明顯的趨緩。從西元1972年起，向來大量使用台語、台文的台灣基督長老教會也開始使用華語進行禮拜就是最明顯的案例。政策無法改善語言流失的現象，那麼尋找語言復振的另類取徑成為值得思考的方向。本研究以足英台三聲道磅米芳Facebook粉絲專頁為研究對象，經由深度訪談法，蒐集15位受訪者資料，再以歸納法分析出該頻道吸引追蹤者有理念認同、學習台語以及親子議題三個面向，並在語言復振的積極態度、母語教育、校外擴張、世代傳承四個階段中發揮作用。

而該粉絲專頁對於語言復振在深耕的效果大於擴展的效果。