變聲器的問題，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

翻車指南（全2冊）

為了解決變聲器的問題，作者醬子貝 這樣論述：

景歡的表姐在網路遊戲中被騙，悲憤出國。瞭解對方ID及戰績後，景歡決定好好“教育”一下這個人。   他打開《九俠》的官方交易所，點擊帳號購買，勾選自己想要的遊戲帳號關鍵字：   所在伺服器：鏡花水月   要求等級：150級，滿資質   修為及輔助技能：全滿   角色性別：女   看著螢幕上被篩選出來的女性帳號，景歡挑起嘴角，淡淡地笑了。   心嚮往之，我來了。 醬子貝，人氣作家，喜歡寫高糖爆笑的故事，熱愛遊戲題材。   代表作：《PUBG世紀網戀》《我行讓我上》等。   新浪微博：@醬子貝早點睡 上冊   第一章 變聲器   第二章 戰神   第三章 共戰

  第四章 競技場   第五章 強制 PK   第六章 隱情   第七章 幫派副本   第八章 歌唱大賽   第九章 醉酒   第十章 機緣石   第十一章 煙花   第十二章 拒收   第十三章 出氣   第十四章 朋友   第十五章 新隊友   下冊   第十六章 校慶   第十七章 合區   第十八章 結俠   第十九章 烏龍   第二十章 死期   第二十一章 “有身”系統   第二十二章 倒楣小壽星   第二十三章 發燒   第二十四章 電影   第二十五章 開心就好   第二十六章 耶誕節   第二十七章 解俠申請   第二十八章 生日   第二十九章 變聲器Off   第三十章

闖蕩   番外1：室友沒了   番外2：小心眼   小劇場  

變聲器進入發燒排行的影片

深度偽造語音之辨識檢測

為了解決變聲器的問題，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

創客.自造者工作坊 Python 黑科技：電話按鍵竊聽器、雷射/風速傳訊器

為了解決變聲器的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　你知道嗎？電話按鍵聲其實暗藏著玄機！ 　　你知道嗎？電風扇不只能吹風, 還能傳訊息！ 　　你知道嗎？雷射光不只能指簡報, 還可以跟朋友溝通！   　　舉凡生活周遭與頻率相關事物，例如聲音、光閃爍等，都是由複雜的波組成，只要使用本套件核心技術「快速傅立葉轉換 (FFT)」就能將波的成分抽絲剝繭出來，重新組合運用便能製造生活中常見的產物，像是目前當紅的降噪耳機，就是依此原理來消除外界噪音，讓我們得以享受純淨的音質，不僅如此，柯南身上的變聲器也是由此而來！   　　本套件使用與 Python 相容的 ESP32 開發板加麥克風模組接收聲波再用 FFT 分析，藉此製造電話

按鍵竊聽器，除此之外還應用風扇的風聲、雷射光的高速閃爍製造傳訊器！所有實驗詳細講解程式碼、解說設計思維, 讓您不只做出黑科技，還能清楚理解原理！全書 14 個實驗，包含：   　　◎合成聲波產生豐富音效 　　◎解析聲波取得其中玄機 　　◎分析電話按鍵聲 　　◎電話按鍵竊聽器 　　◎監聽風扇頻率 　　◎風速傳訊器 　　◎感受光亮變化 　　◎雷射傳訊器   　　另外，貫穿本書的核心技術 - 快速傅立葉轉換 (FFT) 為 IEEE 科學與工程計算期刊所列 20 世紀十大演算法之一，我們只要以一行程式就能輕鬆活用此技術，並且無用任何數學式，以圖解的方式通俗

易懂理解艱澀的技術！   　　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 ／ Linux 皆適用 （部分實驗實測僅為 Windows 適用）    本書特色   　　◎聲音的合成 -- 產生複頻聲波 　　◎聲音的拆解 -- 複頻聲波解讀 　　◎你打給誰我都知道 -- 電話按鍵竊聽器 　　◎變化風速 -- 電風扇也能變成電報機 　　◎看不見的閃光 -- 用簡報筆密語傳情 　　◎深入淺出, 無數學式，以圖解介紹艱

難原理 　　◎靈活應用周遭萬物製造黑科技 　　組裝產品料件: 　　ESP32 相容控制板 1 片 　　麥克風模組 1 顆 　　喇叭 1 個 　　直流馬達 1 顆 　　雷射模組 1 顆 　　扇葉 1 片 　　電晶體 TIP120 1 個 　　光敏電阻 2 個 　　9.1K 歐姆電阻 2 個 　　電池扣 1 個 　　麵包板 1 個 　　杜邦線 3 排  

針對變聲處理之語音的自動語者識別研究

為了解決變聲器的問題，作者王文鴻 這樣論述：

隨著科技的更迭刷新，網路上的可用取得的硬體變聲器或是變聲軟體可將語者的說話聲轉化成非特定音色或是色調，有心人士會使用更加新穎變聲器或軟體來進行去除語者自身的身份，好讓聽者無法正確辨識。本論文我們想要嘗試探討，去識別化後的語者的音頻訊號是否仍可以被辨識出所屬者，在一群經過變音的語者內辨識出語者身份（語者識別）。我們在訓練資料部分資料增廣部分使用調整音調與在時域上基週波同步疊加法(TD-PSOL)調音，測試資料其中有使用了MorphVOX這套軟體來作為測試資料集的資料。神經網絡方面，採用一維卷積方式去做為網絡的主要方法。為了達到增加模型的泛化性，所以使用到了資料增廣的方式，在經過特徵截取後使用類

神經網絡(Artificial Neural Network ; ANN)實現監督式機器學習，訓練出自動語者識別(Automatic Speaker Recognition ; ASR)模型。