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少量語料實現端到端的語音合成系統

為了解決實作implementation英文的問題，作者劉宇軒 這樣論述：

本論文透過深度學習的技術改善英文語音合成的音質，建立一個音質改善的英文文字轉語音系統。本研究從最基本的聲學參數及語言參數去做改善，在頻譜參數方面引入WORLD分析的CheapTrick作為求取頻譜資訊之方法，而標記資訊方面加入音素、音節、詞、片語、句子五層結構的相關位置的語言資訊，文字分析方面則是實作一個系統產生標記資訊，模型訓練方面則是引入深度學習的深度混合密度網路架構幫助我們建立頻譜模型及持續時間模型，再加上深度學習的WaveNet聲碼器取代傳統的MLSA聲碼器做合成，最後引用Tacotron模型實現端到端的語音合成系統。實驗結果證實HTS系統的合成聲音在喜好度及MOS兩種主觀測試上有很

大進步，而Tacotron系統則在訓練的效率上有很大改進。

以科學玩具設計科學探究教學之行動研究-以「旋轉管的奧秘」及「靜電動力球」為例

為了解決實作implementation英文的問題，作者陳必榮 這樣論述：

本研究目的為利用「科學玩具」設計「科學探究」之教學，以行動研究探討於教學歷程中高中學生之科學探究能力的學習成效，以及教學時教師所遭遇到的困難與解決方法，並探討教師之專業成長。本研究設計「旋轉管的奧秘」與「靜電動力球」兩個科學玩具單元，每個單元設計三節課程，並進行兩階段的教學循環，每階段選取中部某高中一個班級的學生（約36人）為研究對象。研究透過蒐集與分析教學錄影、教學札記、學習單、學習興趣問卷、科學探究能力評量、協同教師教學觀察紀錄檢核表、訪談紀錄等相關資料，獲得以下結論：（1）「科學探究能力」評量結果（總分21分），第一階段教學之後測平均分數為15.81分（前測為15.64分），第二階段教

學之後測平均分數為17.70分（前測為16.79分），兩階段的平均分數皆為後測高於前測，且第二階段達顯著差異（p < .05）；（2）研究者對於探究教學遭遇之困難提出的解決方法包括「給予充足的討論時間並且適時引導各組進行討論」、「隨機抽點學生回答問題、搭配加分獎勵制度以及明訂每項活動進行的時間」與「實驗前說明操作方法並提供更容易操作之器材」等；（3）以科學玩具設計探究教學的歷程中，研究者在「增進教學活動設計能力」、「提升探究教學能力」與「提升教學研究能力」等面向獲得專業成長。本研究最後對「以科學玩具設計科學探究教學」之教學以及未來研究發展提出建議，以提供高中教師及有意從事科學玩具與探究教學之研

究者參考。