Browsing by Author "李佩穎"

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動畫角色之行銷策略研究-以皮克斯為例
(2018) 李佩穎; Li, Pei-Ying
至今在動畫角色運用層面，隨著科技的技術進步以及多媒體開發與使用的普遍性，使得動畫角色多元化的應用，已與傳統趨勢發展不同。本研究嘗試拓展動畫角色分析項目，由行銷策略探討之皮克斯透過建構故事與角色過程。本研究將分析皮克斯如何在動畫故事中，發揮動畫角色的獨特性，並將故事與角色個性融合其中特色設計。本研究由以下切入點作為說明。首先，在動畫角色發展中，企業者如何規劃行銷策略。由企業品牌建立具有特色與價值的內容行銷，透過鑽石體系策略綜觀規劃因素，從故事角色提升至具有價值性的動畫角色。因此，企業者必須建立出行銷策略的作法，轉化並提升動畫角色的應用價值層面性質，這是為本研究分析之重點。本研究將分析皮克斯如何訂定與修正行銷策略。依照結合理論架構與個案探討達到研究結果。本研究分析發現動畫特色優勢及相關行銷策略推行則是皮克斯動畫角色特色的關鍵。企業具有優勢的實力，並能分工整合行銷策略，透過長期培育實力人才，必能夠發展出具有價值與創造力的特質。未來可進一步探討與深化之具有代表性的台灣動畫角色，更藉此推動與開創市場價值新局面。
新穎語者自動分段標記技術之研究
(2024) 李佩穎; Lee, Pei-Ying
語者自動分段標記（Speaker Diarization）在廣播節目、會議、線上媒體等多個領域中具有豐富的應用潛力，並且可以與自動語音辨識（ASR）或語音情緒辨識（SER）結合，從對話內容中提取有意義的資訊。然而，自動語音辨識在語者數量超過兩人時，其錯誤率顯著提升，這種情況被稱為雞尾酒會問題。為了解決未知語者數量的問題以及提升整體性能，衍生出端到端編碼器-解碼器吸引子（EEND-EDA）模型，並有許多研究針對此問題進行了深入探討。儘管有些研究結合了語者自動分段標記與自動語音辨識（ASR）或大型語言模型（LLM）以增加實用性，但這些方法並未針對編碼器的隱藏狀態進行改進。因此，本研究著重於改進語音特徵訊號的處理，以提升模型效能。為此，我們首先將模型框架從Transformer更改為Branchformer，強化模型對語者辨識的效能。其次，為了引導注意力機制使其更專注於語音活動，我們增加了一個輔助損失函數（Auxiliary Loss Function）。最後，嘗試將Log-Mel特徵進行更改，以提升模型的泛化能力。我們探討了在固定語者數量和未知語者數量情況下，進行語者自動分段標記是否能幫助模型提升效能，並為模型提供了新的選擇。