TW Deep Master (臺灣深度大師)：將Natural Language Processing (自然語言處理)和Speech Processing (語音處理)的SOTA以繁體中文為基礎做迭代，模組化提供 WEB API 調用；整合機器閱讀理解對文章抽取答案，搭配聲紋和語音識別以及語音去噪還有分離為Meeting & Minutes Master (M&M Master, 會議記錄大師)：可針對會議或對話訪談記錄由聲紋識別來分離出說話人，再藉由去噪和分離等技術強化語音品質，最後針對內容進行理解問答探索；比傳說中提供開源模型Jupyter檔的更適合深入整合。
任意連續唸至少30秒文章做聲紋註冊，可用 M$ Azure、Google GCP、NVIDIA Nemo 做語音識別，再搭配Sincnet做聲紋跟維基百科做閱讀理解問答
藉由特定對象的聲紋特徵，判別其說話者身份並且識別其語音內容；並借助維基百科，進行閱讀理解問答
找到描述特定聲音特徵，並將其去除以提高質量
從多個聲音信號中提取出目標；多個說話人的語音辨識問題
針對文章提出問題並從中抽取答案
適用針對文本內容之實體 (店、人、食物名等等)進行識別
適用針對輸入文本進行分類以供下一步對話搜尋
針對輸入文本(對話)或候選詞比較是否語義相似
適用於輸入文本(對話)，特別是語音識別同音異字進行改錯
