因此英文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

回溯式學習英語會話：先聽說再讀寫，大量測驗的刻意練習，提升英語各項能力 (附贈 ▍外師親錄強效學習MP3，生活英語聽力口說同步訓練!)

為了解決因此英文的問題，作者 這樣論述：

你是不是也心有不甘？！ 學了這麼多年的英文，為什麼還是無法流利開口說？ 這一次，用省一半力氣的「回溯式學習」，讓英文能力起死回生！   　　先聽說、再讀寫＋大量習題的刻意練習， 　　讓你回溯曾經學過的，利用熟悉的英文做基礎， 　　強化重建似懂非懂的英文能力，再循序漸近的往上架構擴學更多， 　　不必從頭來，藉由大量音檔、試題，即能說一口流利英語，聽說讀寫齊頭並進。   　　【本書重點】 　　▎情境設定貼近生活，隨時隨地暢聊無阻！ 　　4大主題、32個情境，重要的生活場景全收錄，無論身在何處，都能對答如流，侃侃而談！   　　▎溫故知新的完美結合，學習省力更有效率！ 　　STEP1： 　　先用

眼熟的英文打開學習細胞，回溯曾經學過的，克服排斥與恐懼的學習障礙。 　　你一定會…… 　　例：Nice to meet you.（認識你真好）   　　STEP2： 　　再利用有趣的故事或生活情境對話MP3，試寫測驗練習題來喚醒／復習更多你知道的英文知識，增加自信。 　　你或許也知道…… 　　例：Val: I'm glad to meet you. （很高興認識你） 　　Li Ting: Val, pleased to meet you. （Val，認識你真開心）   　　STEP3： 　　延伸你知道的英文概念，對主題做更深入、更完整的學習，輕鬆有效的提高程度。 　　你可以學更多…… 　　例：

Sara: Li Ting, this is Val, a very good friend of mine. 　　（Li Ting，這位是Val，我一個非常要好的朋友）   　　▎大量測驗題練習、解析＋聯想力插圖，記更好！ 　　一定用得到的日常單字、慣用語，用插圖聯想最好學最易記。 　　顛覆傳統制式的學習方法，不論是問句、肯定句、疑問句，還是動詞、副詞、介系詞的用法，都能藉由不斷的反覆聽文及測驗練習（是非題、選擇題、問答題），讓你熟用得跟老外一樣自然！生活互動能輕鬆交流，還能自行反饋說出更多生動的實用英語會話。   　　▎別人遺漏的重要小細節，我們全收錄 　　某些重要時刻，若能用對關鍵字，也

是程度領先的表現；些微小細節，讓你與別人大不同！ 　　例：【英式英文＆美式英文】 　　吊帶褲：suspenders（美式）／braces（英式） 　　例：【正式打招呼用語＆非正式打招呼用語】 　　How do you do?（正式）／Hi, How are you? (非正式)   　　▎最強大超值附贈：外師親錄強效聽力／口說練習MP3 　　每個單元充份利用MP3內容，藉由反覆的收聽並做測驗練習，不僅能加強聽力，同時更能跟著一起讀，訓練一口漂亮的生活口語。   本書特色   　　精心設計各式各樣的聽力和閱讀測驗，將生活中可能會用到的單字、句型，轉化成故事和習題，透過大量的聽說讀寫試題的刻意訓練

，循序漸進的擴學老外天天都在用的生活英語。   　　1. 最省力！溫故＋知新，不用從頭練基礎，學習易上手也更有自信。 　　2. 最好記！聯想式插圖＋大量習題鍛鍊，記憶學習都更有幫助。 　　3. 最全面！大量情境試題音檔＋故事型的習題和練習，聽說讀寫力同步提升。 　　4. 最道地！強效學習MP3，跟著外師調整發音和語調，說一口道地英語。

因此英文進入發燒排行的影片

英文短片對於高雄偏鄉低成就學生問題解決與單字習得之成效研究

為了解決因此英文的問題，作者林玟希 這樣論述：

        本研究主旨在探討英文短片對於高雄偏鄉低成就學生問題解決與單字習得之成效研究。本研究以高雄市某偏鄉國中補救教學班級三班共十八位國中生為實驗對象。在為期十二週的課程中，學生以三部問題解決型短片來學習英文。實驗施測前，學生接受英文單字前測測驗及學生對於英文單字及短片欣賞反應之前測問卷。實驗施測後，學生接受英文單字後測測驗及學生對於英文學習短片之後測問卷。此外，有五位學生接受訪談，以調查他們對於問題解決型短片課程的想法。本研究結果所得資料採成對樣本t考驗、描述性統計進行量化分析，再針對後測問卷中的開放式問題加以質化分析。    本研究結果發現，在經過三部問題解決型短片課程後，問題解決

型短片課程能有效提升學生學習單字、學生喜歡背單字且會採用不同方法來記單字、學生喜歡透過短片來學習不同事物以及他們喜歡短片裡主角面對問題時的積極態度和解決方法。因此，英文短片能有效加強學生問題解決技巧及促進單字習得。英文教師可融入主題型短片於英文課程中來提升學生學習。

合格革命!警專入學考試(甲/乙/丙組)：英文 (創新重點整理+近八年試題精要詳解)

為了解決因此英文的問題，作者羅然 這樣論述：

　　★警專試題「一年比一年難....」。宏典2022全新警專系列「以指考、學測教材為本」，更依據「最新警專命題趨勢」調整重點內容→更加深入、更好理解、更有把握考高分！★   　　宏典文化2022全新改版之「合格革命！警專招考甲／乙／丙組（創新重點整理＋近八年試題精要詳解）」系列。全系列以「警專針對性」為最高指導原則→訴求書中的每一字、每一句、每個公式、每張圖表，均是「100%源自警專新考試題型」，各科內容統一由「焦點速成」與「試題詳解」兩大部分組成；具有以下特色：    　　一、適應性→各科架構完全比照高中課綱；  　　二、針對性→重點整理極具警專針對性，絕非胡亂取

自高中參考書； 　　三、實作性→完整試題演練，實力從作答中自然培養； 　　四、易讀性→創新版面設計，雙色編排搭配大量輔助圖表→最佳化學習成效！   　　警專招考甲、乙組的考試科目中都有英文，英文作為共同科目在乙組考試中特別有50%的加權計分，因此和國文一樣成為乙組考試的重點科目，幾乎可說國、英這兩科考得好就有優勢。而警專招生的報考資格在學歷方面要求是高中以上，因此各科目的準備應以熟悉高中課程的內容為基本，但是警專的英文測驗普遍有讓考生感覺偏難的情況，比如常出現較艱澀的字彙、較不常見的文法運用等；再加上共同科目一般來說經常給人抓不到範圍、不知從何準備起的感受，因此英文科的備考對考

生來說似乎是相對比較不容易的。因此本書特別針對歷屆警專英文考試的命題趨向來彙整速成重點，幫助考生聚焦頻出考點 以求在短時間做最有效率的準備。   　　本書分成兩大部分：「速成重點整理」與「近八年試題詳解」：    　　★速成重點整理：涵蓋「文法與句型」、「單字與片語」及「閱讀測驗準備策略」三大篇章。   　　▉「文法」部分係依據歷屆試題的頻出度加以分析彙整精華重點；「句型」則是以文法各章為基礎整理重要或常見句型。在此特別提醒考生，由於句型的形成基本上是以文法為骨架，結合慣用的表現方式而產生之固定結構，因此文法若學得紮實，就會自然具備多種句型能力而不須花太多心力背句型。此

外各章節末附上的練習試題主要取自警專歷屆考古題，故有極高的參考及演練價值。 　　 　　▉「單字與片語」篇章則精要彙整有助於單字背誦理解的字根、字首、字尾，並精選2500個高中英語字彙，以及出自歷屆試題所篩選之175個片語。   　　▉「閱讀測驗準備策略」篇章則是為攻略閱讀測驗，特別編寫與讀者分享的應試技巧。    　　★近八年試題詳解：本書第二部份為近七年歷屆考古題暨試題詳解，解析部分為本書之一大精華，從破題到結論引導讀者經歷完整的思考脈絡，同時每個選項皆有說明，幫助讀者了解錯誤的原因何在。此外，也會適時提示重要觀念、指出考生可能犯的錯誤，避免踩到失分地雷。  

　　警專英文考試在往年的試題設計主要分為「字彙、文法、句型、閱讀測驗」等，複選題則還有考中翻英的情況；但104年起出現轉變，以「字彙、綜合測驗（克漏字）、閱讀測 驗」等三種類別為主。綜合測驗主考字彙、文意及文法（句型），雖然考題型態有變化， 但其實也只是把字彙、文法、句型等結合短文閱讀的方式來出題，因此不論考試怎麼考，建議考生還是要以語言的核心－「字彙和文法」作為基礎來構築實力。

基於生成對抗網路之語音合成

為了解決因此英文的問題，作者楊明豪 這樣論述：

近年來，基於成熟的硬體技術以及巨量資料(big data)，使得深度類神經網路(Deep Neural Network, DNN)有突破性的發展，在各領域都能夠看到許多其成功的案例，其中最具突破性發展的深度網路架構可說是生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)，該架構提供了一種創新方法來訓練生成模型(generative model)，更具體地說它將模型設計成兩個子模型：生成器(generator)和鑑別器(discriminator)。生成器用於生成樣本，而鑑別器嘗試將樣本分類為真實或偽造。本論文探討基於生成對抗網路之語音合成(speech s

ynthesis)技術，有別於傳統語音合成技術，利用生成對抗網路具有學習數據分布的能力，藉此生成出更自然的語音。本論文考慮中、英文語音合成，採用英文語料CSTR VCTK語料集，訓練出男女各3位不同語者的模型，中文語料則採用口語韻律語料庫暨工具平台庫，也訓練男女各3位不同語者的模型。從實驗結果中可以發現，英文語言男女平均意見分數(Mean Opinion Score, MOS)滿分5分達到了3.18分(男3.52分，女2.83分)，而中文語言男女平均意見分數達到了1.91分(男2.21分，女1.6分)。此外，在語者辨識實驗中，我們發現中、英文之本文有關合成語音(text dependent s

ynthesized speech)的平均通過率如下：DNN平均通過率達到80.5%(中72%，英89%)，支援向量機(Support Vector Machine, SVM)平均通過率可達到86%(中100%，英72%)。而本文無關合成語音(text independent synthesized speech)的平均通過率則依據語音長短有不同的通過率：0.5秒下DNN平均通過率為36%(中44%，英28%)，SVM則為44.5%(中61%，英28%)，3秒下DNN平均通過率為75%(中78%，英72%)，SVM則為80.5%(中72%，英89%)，5秒下DNN平均通過率為89%(中78%，

英100%)，SVM則為97%(中94%，英100%)。在平均意見分數中，由於英文具有較完善的前端語言規則以產生更完整的文字特徵，使得模型能夠生成出更自然的語音。因此，英文合成語音較優於中文。在語者辨識實驗中，本文有關情況下，英文通過率較中文差，是由於英文語音時間遠短於中文語音。至於本文無關的情況下，可以發現給予的語音時間越長通過率越高，因此，要提高語者辨識系統的安全性可以減短語音時間或改善模型。由於，本系統的鑑別器在訓練過程中用於判斷語音的真實性，因此我們可以將本系統中的鑑別器的結合到語者辨識系統中，以有效地阻擋合成語音的攻擊。