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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    調變頻譜特徵正規化於強健語音辨識 之研究
    (2011) 朱紋儀; Wen-Yi Chu
    在自動語音辨識技術的發展上,語音強健性一直都是一門重要的研究議題。在眾多的強健性技術中,針對語音特徵參數進行強化與補償為其中之一大主要派別。其中,近年來已有為數不少的新方法,藉由更新語音特徵時間序列及其調變頻譜來提昇語音特徵的強健性。綜觀這些技術,絕大多皆是藉由正規化時間序列或調變頻譜之統計特性,以降低語句間不匹配的程度,進而提昇語音辨識系統之強健性。然而本論文嘗試以一個嶄新的觀點切入,以對調變頻譜進行分解與成分分析為目標,提出兩種調變頻譜正規化法。首先,本論文嘗試藉由非負矩陣分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)擷取調變頻譜中重要的基底向量,並且藉此更新調變頻譜以求取更具強健性的語音特徵。其次,本論文進一步賦予調變頻譜機率的意義,採用機率式潛藏語意分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)之概念,對調變頻譜施以機率式成分分析、進而擷取出較重要的成分以求得更具強健性的語音特徵。本論文之所有實驗皆於國際通用的Aurora-2連續數字資料庫進行。相較於使用梅爾倒頻譜特徵之基礎實驗,本論文的方法皆能顯著低降低詞錯誤率。此外,本論文也嘗試將所提方法跟一些知名的特徵強健技術做結合;實驗顯示,相對於單一方法而言,結合法皆可進一步提昇辨識精確率,代表所提之新方法與許多特徵強健技術有良好的加成性。