理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    探討聲學模型化技術與半監督鑑別式訓練於語音辨識之研究
    (2019) 羅天宏; Lo, Tien-Hong
    近年來鑑別式訓練(Discriminative training)的目標函數Lattice-free maximum mutual information (LF-MMI)在自動語音辨識(Automatic speech recognition, ASR)的聲學模型(Acoustic model)訓練上取得重大的突破。儘管LF-MMI在監督式環境下斬獲最好的成果,然而在半監督式環境下的研究成果仍然有限。在常見的半監督式方法─自我訓練(Self-training)中,種子模型(Seed model)常因為語料有限而效果不佳。再者,因為LF-MMI屬於鑑別式訓練之故,較易受到標記正確與否的影響。基於上述,本論文將半監督式訓練拆解成兩個問題:1)如何提升種子模型的效能,以及2)如何利用未轉寫(無人工標記)語料。針對第一個問題,我們使用兩種方法可分別對應到是否具存有額外資料的情況,其一為遷移學習(Transfer learning),使用技術為權重遷移(Weight transfer)和多任務學習(Multitask learning);其二為模型合併(Model combination),使用技術為假說層級合併(Hypothesis-level combination)和音框層級合併(Frame-level combination)。針對第二個問題,基於LF-MMI目標函數,我們引入負條件熵(Negative conditional entropy, NCE)與保留更多假說空間的詞圖監督(Lattice for supervision)。在一系列於互動式會議語料(Augmented multi-party interaction, AMI)的實驗結果顯示,不論是利用領域外資料(Out-of-domain data, OOD)的遷移學習或多樣性互補的模型合併皆可提升種子模型的效能,而NCE與詞圖監督則能運用未轉寫語料降改善錯誤率(Word error rate, WER)與詞修復率(WER recovery rate, WRR)。