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。
https://github.com/orgs/Deep-Learning-101/teams
中文語音識別、中文語音去噪、中文文本分類、中文文本糾錯、中文機器閱讀理解、中文實體識別、中文文本相似度、中文聲紋識別、中文語音分離
那些自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)踩的坑 | 那些語音處理 (Speech Processing) 踩的坑
收藏從未停止，學習從未開始：機器之心2020年度教程合集 | 動手學深度學習在線課程：http://courses.d2l.ai/zh-v2/
Machine Learning (2021) Mandarin Version @ 李宏毅 (Hung-yi Lee)
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
網頁 與 RESTful API
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
