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學會多媒體設計的12堂黃金入門課(第二版)：免費共享軟體×影像處理設計×視訊剪輯製作×3D動畫實務

為了解決youtube cc字幕的問題，作者鄭苑鳳,ZCT 這樣論述：

　　*理論與實作內容，快速熟悉多媒體設計領域 　　*大量圖片及示意圖，豐富閱讀視覺易理解 　　*輕鬆學會多款免費影、視、動畫軟體處理密技 　　*解說Google雲端教室使用撇步，增進師生互動 　　*透過Web3.0新媒體打造IG、FB、YouTube影音王國 　　*智能編輯網站Google Sites架站術設立網站超簡單   　　本書除了多媒體的各項知識外，也強調軟體實作，並以多樣化的範例來進行講解，提升讀者對多媒體創作的興趣，同時引導讀者將所學會的相關技巧，應用到生活化的創作之中。書中也加入了豐富圖片及示意圖，透過示意圖或表格的整理，更容易理解書中傳達的知識。   　　精彩內容 　　多媒

體設計的初體驗：介紹電子書、多媒體輸出入設備等概念。 　　文字媒體：數位資料的處理方式、跨平台電子格式文件、電子書製作。 　　影像媒體：數位影像的類型、色彩模式、影像檔案格式和壓縮方式。 　　音訊媒體：認識語音數位化、數位音訊的錄製、GoldWave音訊的編輯技巧。 　　視訊媒體：視訊原理、視訊型態、視訊壓縮、視訊檔案格式、串流媒體等知識。 　　動畫媒體：動畫原理、頁框率FPS、動畫種類、動畫製作等觀念。 　　GIMP影像處理密技：輕鬆使用免費影像處理軟體來編修影像圖片。 　　Openshot視訊剪輯：輕鬆編輯家庭影片, 從操作環境至影片匯出完整介紹。 　　Blender 3D動畫設計軟體：讓

使用者輕鬆從無開始建立與編輯。 　　Google雲端教室：數位學習的特色與類型、邀請學生加入、老師與學生互動。 　　Web3.0技術下的新媒體：社群網路、網路電視、行動裝置、IG、臉書、YouTube。 　　Google Sites架站術：從登入、編輯網站架構、預覽與發佈等詳實說明。    

youtube cc字幕進入發燒排行的影片

韓國流行音樂在日本的發展歷程（2002-2021）

為了解決youtube cc字幕的問題，作者楊祺萱 這樣論述：

本論文主要研究2002年至2021年間韓國流行音樂在日本的發展歷程，探討這股K-pop風潮最初是從何而來、如何向日本及海外市場輸出，再透過筆者整理的2002年至2021年K-pop歌手與團體在日本市場發展的一系列統計圖表，了解K-pop近二十年來在日本市場發展的情形與現況。透過案例分析的方式，筆者篩選出七組在日本發展成績不錯的K-pop團體，了解他們在日本市場的發展情形和成功原因，再歸納出K-pop團體成功進軍日本及海外市場的原因與策略。研究發現，韓國流行音樂透過融合西方音樂與日本偶像團體元素，發展出如今獨特的韓式唱跳表演風格，現已成為全球流行音樂愛好者競相模仿的對象。在發展的策略上，K-p

op很早就放眼於海外輸出跨國市場，起初為了降低日本觀眾的排斥心裡，K-pop以在地化的方式向日本市場輸出，加上有了早期K-pop藝人的開墾，以及善用網路串流平台的傳播和粉絲的助攻等，最終成功打入日本與全球流行音樂市場。如今K-pop已反客為主，K-pop的經營和培訓模式，「韓國模式」儼然已成為日本及各國娛樂界取經的對象，韓國流行文化從最初的迎合海外市場到至今已能反向推廣自身文化輸出海外，堪稱韓流奇蹟。

影音行銷最佳幫手：免費視訊剪輯軟體全攻略

為了解決youtube cc字幕的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

詳實解說‧學習無負擔 剪輯流程完整大公開   　　The best helper for video marketing 　　★新手適用的一鍵式快剪影片秘技 　　★從新手到熟手成為視訊剪輯的高手 　　★勢不可擋的行動與影音社群行銷術 　　★編輯小技巧問答說明解決各種疑惑 　 　　YouTube × Facebook × Instagram 　　影片上傳與分享絕技   　　★免費視訊剪輯軟體大活用，讓你剪輯、串接、特效、字幕、配樂、分享一手搞定。 　 　　★免費無浮水印的行動裝置影音剪輯術，讓你隨時隨地玩出精彩的影音剪輯，幻燈片、字幕、小貼、塗鴉、濾鏡、轉場、聲音錄製、特效等輕鬆做到，也能多

樣的分享影片。   　　★影片剪輯、相片動畫化、覆疊素材、視訊特效、轉場效果、3D動畫標題、字幕、錄製旁白語音、關鍵影格設定，讓你靈活運用各項功能，輕鬆做出豐富而多層次、且變化多端的視訊影片。   　　★惱人的字幕製作，教你輕鬆將影音轉變成字幕，利用ArtTime Pro軟體快速壓製視訊或匯出字幕，學會新增CC影片字幕的方法。   本書特色   　　★收錄無浮水印的手機版Filmigo視訊剪輯技巧 　　★免費且穩定易使用的OpenShop剪輯攻略 　　★好用的VidCoder視訊壓縮工具 　　★學會免費版的GIMP編排版面與製作去背圖形 　　★使用免費好用的pyTranscriber字幕辨識軟

體轉換字幕 　　★學習以Arctime Pro快速壓制視訊或匯出字幕 　　★從YouTube網站新增CC影片字幕

A Corpus Crawler for Taiwanese Mandarin Audio Transcription Using Deep Speech

為了解決youtube cc字幕的問題，作者伍家恩 這樣論述：

隨著科技的發展，語音辨識技術逐漸被應用在各個領域，例如語音輸入和智慧助理。近年來，隨著深度學習技術不斷的發展，許多主流語言的語音辨識模型和相關的資料集也逐漸被釋出，例如英語和中國口音的中文。因此，這些主流語言的語音辨識準確率通常遠高於其他比較小眾的語言(例如:台灣口音的中文)。台灣口音的中文在很多方面都與中國口音的中文不盡相同，唯獨句子結構是比較相近的。因此，若想要讓針對中國口音開發的中文語音辨識模型也能夠正確的辨識台灣口音的中文，我們必須先收集大量的台灣口音資料集來重新訓練該模型，才能得到不錯的效果。 因此，我們在本篇論文提出了一套針對台灣口音的中文語音資料集的收集系統，它可以自動從

YouTube的影片中收集台灣口音的中文聲音檔和以及對應的文本資料；透過YouTube的CC字幕，我們大大簡化了收集資料的過程，讓收集語音資料集的速度大幅提升。此外，我們還設計了一系列的預處理演算法，用來解決文本資料集相關的發音問題，其中包括去除不必要的內容(例如:多餘的換行、空格、標點符號以及外來語言的文字…等)和辨識阿拉伯數字的正確中文發音。我們利用這套系統從YouTube上收集了30小時的台灣口音的中文語音資料集，用來改善Deep Speech語音辨識模型的準確率。而最終的實驗結果表明，隨著我們使用的資料集增加，語音辨識模型的平均字詞錯誤率以非線性的方式逐步下降改進。