shazam無法辨識的問題，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

書中字有黃金屋 世界盃和雲豹魔獸你追了嗎論文書籍站 shazam無法辨識

另外網站Shazam App 更新支援iOS 14 桌面小工具，可直接辨識音樂也說明：多年來Shazam 音樂神搜App 一直是許多人在生活中聽到不知道的歌曲的好幫手，而Apple 在2018 年正式收購Shazam 後，也帶來和Siri 之間更緊密的整合，藉 ...

國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 黃乾綱所指導 游筑安的 標準漢語歌聲中歌詞辨識與一般語音辨識差異之研究 （2018），提出shazam無法辨識關鍵因素是什麼，來自於語音辨識、音樂資訊檢索、卷積神經網路、伴奏歌聲、清唱訊號、漢語拼音。

而第二篇論文長庚大學 工業設計學系 蔡采璇所指導 游明峻的 行動擴增實境系統設計與開發－以櫻花擴增實境型錄為例 （2016），提出因為有 行動擴增實境應用程式、行動服務、實務設計與開發、使用性、體驗行銷的重點而找出了 shazam無法辨識的解答。

最後網站這旋律是哪首歌？ App讓你隨聽隨找 - 光明日报則補充：... 非常好聽的歌曲但又不知道歌名，單靠旋律還是斷續的歌詞又無法猜出是什麼歌曲。 ... 而說到這類音樂辨識App，最為流行且較多人用的首推就是Shazam ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了shazam無法辨識，大家也想知道這些：

標準漢語歌聲中歌詞辨識與一般語音辨識差異之研究

為了解決shazam無法辨識的問題，作者游筑安 這樣論述：

歌曲搜尋為大眾生活中不可或缺的一部份，在不知道曲名、不知道歌手的情況下，只要能夠哼唱幾句，就可以搜尋到想找的歌曲。如今歌唱搜尋的網站、手機應用程式大多是採用旋律搜尋。但這樣的搜尋方式，對無法將準確音調重現的使用者們來說，並不方便。在旋律不準確的情況下，無法順利得到正確的結果。因此若能將歌聲中的字音辨識出來，將能大幅提升使用者搜尋的正確率。 本研究目的為比較歌唱與朗讀語音的不同，並藉此提升歌唱中歌詞的語音辨識正確率。研究流程分成三部分，第一部分先對歌唱與朗讀的語音辨識做觀察比較，再由觀察結果決定實驗方向。第二部分做歌聲前處理，去除噪音及背景音，留下人聲。第三部分特徵抽取，經過預加重、加窗等處

理，將音訊轉換成聲譜圖，做為歌唱模型訓練的輸入圖像。第四部分使用端對端卷積神經網路 (CNN) 搭配鏈結式時間分類算法 (CTC) 訓練語音模型，實現歌曲字音辨識的功能。

行動擴增實境系統設計與開發－以櫻花擴增實境型錄為例

為了解決shazam無法辨識的問題，作者游明峻 這樣論述：

行動載具之高普及度拓展了個人化行動體驗服務的可能性，其中行動擴增實境系統透過虛實整合的方式能有效為消費者創造更真實且個人化的互動體驗。然而，擴增實境系統是透過行動載具之介面在現實世界中與虛擬資訊進行互動，因此在系統開發與設計時不應只著重技術應用層面，而是更需要考量介面設計之使用性，因為對使用者而言介面便是系統的一切，導入擴增實境相關之使用性準則，才能夠提升系統使用性並創造具使用者經驗的服務。基此，本實務研究依據行動擴增實境使用性準則的導入為台灣家電品牌櫻花公司設計一款同時符合產品行銷及互動體驗目的之行動擴增實境應用程式。在完成系統開發後，分別透過專家啟發式評估法及使用者ISO實驗法進行系統使

用性評估，以驗證使用性原則的導入能夠有效提升系統之使用性，再依據系統開發經驗及使用性檢測回饋，提出未來介面設計之建議。

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