声学回声基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • 123
  • 封装形式
  • DIP
声学回声企业商机

    喇叭发声单元跟麦克接收单元之间,通常是需要做隔振处理的,如果没有隔振处理的话,那么在喇叭发声的过程中,他所产生的振动会通过物理方式传递到麦克接收端。对麦克接收到的声学信号进行调制,而这种振动本质上是一种随机的、非线性的振动,所以它必然会带来非线性失真。手机声学特性调研我们之前针对市面上主要的手机机型做过一次调研,主要调查声学特性。结果我们很惊讶地发现,市面上超过半数的手机机型,声学特性不够理想,对应这里面的“较差”和“极差”这两档。我们平时用手机开外音玩游戏,或者语音通话时,经常会出现漏回声问题和双讲剪切问题,就与手机声学特性不佳有直接联系。当然这组数据只是针对手机这种电子产品,市面上类似于手机这样的电子产品还有很多,它们应该也有类似的问题。这组数据告诉我们,非线性失真问题在我们生活中的电子产品里是一个普遍存在的问题,我相信对这个问题的研究将会是一个很有价值也很有意义的方向。 声学回声消除应用技术。江苏自主可控声学回声

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    为什么又这么冷呢?我能想到的一个答案是它太难了,它非常有挑战性。下面就来看一下它的技术难点。5非线性声学回声消除的技术难点,我从6个不同的维度比较了线性的和非线性这两种回声消除问题。个维度,系统传递函数。在线性系统里面,我们认为系统传递函数是一个缓慢时变的系统,我们可以通过自适应滤波的方式去逼近这个传递函数,来有效抑制回声。而在非线性系统里面,系统传递函数通常是快变、突变的,我们如果用线性的方法去逼近的话,会出现滤波器的更新速度,跟不上系统传递函数变化的速度,就会导致声学回声消除不理想。第二个维度是优化模型,在线性里面我们是有一套非常完备的线性优化模型,从目标函数的构建到系统优化问题的求解,整个脉络是很清晰的。而在非线性的系统里面,目前是缺少一种有效的模型来对它进行支撑的。接下来的四个维度对应4个问题,它们是线性回声消除领域普遍存在的4个难点问题,这些问题在非线性领域也同样存在。比如强混响问题,我们如果在一个小型会议室里开视频会议,那么声音会经过多次墙壁反射,带来很强的混响,混响的拖尾时间会很长。如果想抑制这样的强混响回声,就需要把线性滤波器的长度加长。

    山东信息化声学回声设计非线性声学回声消除方面的资料非常少。

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    什么是非线性声学回声?,什么是非线性的声学回声?这里我给出了一张图,的是声学回声的路径图,图的左边对应的是发射端,右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换,从数字域变换到模拟域,然后再经过功率放大器,放大之后驱动喇叭,这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后,到了接收端被麦克风采集到,然后再次经过功率放大器,再通过A/D变换,从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。,我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢?或者说我们应该怎么去判断它?我觉得要解决这个问题,就是要认识清楚这里面的每一个环节,看看它们到底是线性系统还是非线性系统,如果所有的环节都是线性的话,那么很自然y[k]就是一个线性的回声,否则只要有一个环节是非线性的,那么这个回声就是非线性回声。

    23.避免厅堂音质缺陷的方法主要是从厅堂的体形设计和吸声材料布置两方面入手,消除产生音质缺陷的条件。例如,为了消除回声,应在可能引起回声的部位布置强吸声材料,使反射声减弱经;另一种方法是调整反射面角度,将后墙与顶棚交接处作成比较大的倾角,将声音反射给后区观众,彻底消除回声,取得化害为利的效果。为了消除声聚集现象,应尽量控制厅堂界的曲面弧度,采用凸形结构,并在弧面上布置合适的吸音材料。为了消除音质缺陷,可根据厅堂内声源的位置。采用几何作图法,用声线的分布找出各种声缺陷的条件和部位,再采取必要的措施进行抑制。24.回声指强度和时间差大到足可以引起听觉将它与直达声区分开来的反射声。从单一声源产生的一连串可分辩的回声则叫多重回声,当室内两个界面之间距离大于一定数值,且吸声量不足时,在其中间声源发出的声音就可能产生多重回声。回声会影响听音注意力,影响声音的清晰度,破坏立体声聆听的声像定位效果。25.颤动回声当声源在平行界面或一平面与一凹面之间发生反射,界面距离大于一定数值时会出现颤动回声。发生颤动回声时,声音有连续的重叠声,并有颤抖的感觉。颤动回声会引起听力疲劳,使人感到厌烦。

    声学回声的原理是什么?

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    达到,接近于1。黄色曲线,对应的数据具有比较弱的非线性失真,所以在时间T变大了之后,短期相关度逐渐降低,趋于一个相对平稳的值。而红色曲线是我们选的一条具有强非线性失真的数据,为了对这三组数据进行有效对比,我们还给出了一条蓝色曲线,这条曲线是信号与噪声的短时相关度,它在整个时间T范围内都很小。通过这样一组曲线的对比,会得到两个结论,个结论就是我们构建的短时相关度函数,能够相对客观反映这个声学系统的线性度特征,线性度越好,这个值会越大。第二个结论:对于非线性失真很强的系统,其在短时观测窗内(如T<100ms)依然具有较强的相关度,这从红色的曲线可以看出来。也正是基于这样的特征,我们接下来就构建了一种新的误差函数,称之为“短时累积误差函数”。大家可以注意到我们在一个观测时间窗T内,对残差进行了累积。基于这样的误差函数,我们进一步构建了一种新的优化准则,称为“小平均短时累计误差准则”。我们希望通过优化准则的约束,得到的滤波器权系数能够满足两个特性,个特性是滤波器在统计意义上能够达到比较好,即全局比较好,因此我们在目标函数里加入了数学期望运算。同时。

     搜索“声学回声消除”的相关文献,一共找到了3402篇。山东信息化声学回声设计

搜索“声学回声消除”的相关文献。江苏自主可控声学回声

    对麦克接收到的声学信号进行调制,而这种振动本质上是一种随机的、非线性的振动,所以它必然会带来非线性失真。3.手机声学特性调研,我们之前针对市面上主要的手机机型做过一次调研,主要调查声学特性。结果我们很惊讶地发现,市面上超过半数的手机机型,声学特性不够理想,对应这里面的“较差”和“极差”这两档。我们平时用手机开外音玩游戏,或者语音通话时,经常会出现漏回声问题和双讲剪切问题,就与手机声学特性不佳有直接联系。当然这组数据只是针对手机这种电子产品,市面上类似于手机这样的电子产品还有很多,它们应该也有类似的问题。这组数据告诉我们,非线性失真问题在我们生活中的电子产品里是一个普遍存在的问题,我相信对这个问题的研究将会是一个很有价值也很有意义的方向。4.非线性声学回声消除技术研究现状我之前在IEEE的数字图书馆里搜索了“声学回声消除”的相关文献,一共找到了3402篇,其中有会议论文,还有期刊、杂志、书等。我用同样的方法搜索了“非线声学回声消除”,结果只找到了254篇文献,不到前面文献的1/10,这意味着非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。既然这个方向很有价值也很有意义。

     江苏自主可控声学回声

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