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我是林厚安，彰化人，畢業於國立中山大學資訊工程研究所。

研究方向為利用深度學習建立語音辨識以及語音合成為主。參與過的產學合作為中山大學管理學院的中山大學智慧商務平台。曾經負責其中的語音辨識以及語音合成系統。

在語音辨識中，開發即時語音辨識系統，使用 Contextual Block Processing 實現即時辨識的效果並在語碼轉換的課程影音內容可以達到 20-25% 的字元錯誤率 ; 在語音合成中，利用 Conformer-Fastspeech2 作為合成器以及Parallel WaveGAN 作為聲碼器來產生對應的音檔，其中對於長句的部分使用 Pipeline 的方法來縮短合成時間。

在研究過程中，投稿的會議以及期刊論文被接受：ROCLING 2021 、
2022 (中華民國計算語言學與語音處理研討會)、JISE。

主要接觸的程式語言為：Python、C++，深度學習框架有 Pytorch、Tensorflow等等，以及其他如 JavaScript、Docker等。

產學合作及系統建構經歷

即時語音合成系統與搭建

建立於中山大學智慧商務平台，使用 Conformer-Fastspeech2 作為合成器以及 Parallel WaveGAN 作為聲碼器來建立語音合成系統。同時為了縮短合成長句速度的問題，使用 Pipeline 的排程來對於生成的音檔進行合成，已達到更高的執行效率，以及縮短長句的合成時間。

即時語音辨識系統與搭建

建立於中山大學智慧商務平台，使用 Conformer-Transformer 架構作為聲學模型，由於目前語音辨識系統都是 real-time 的輸出文字，因此使用了 Contextual Block Processing 的方式來達到 Streaming 的目的，主要研發語碼轉換的語音辨識系統，目前在教學領域的課程可以達到 20%-25% 的字元錯誤率。

林厚安 的社群動態

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