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研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%. 相似文献
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近来有许多伙伴装置了Windows7系统,在他们用QQ聊天的时刻发觉了一个疑问,就是对方不能听到他的声响,后来检验发觉麦克风问题。下面总结了Windows7麦克风没声音的各种情况,请根据各自的特点进行修复, 相似文献
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教学视频的录制往往由于主讲教师紧张等原因出现许多音频缺陷(口误、非教学语言、长时间停顿等),重复录制会浪费教师、学生、摄录组人员的大量时间和精力,同时也难免问题的再次出现.以提高教学视频录编绩效为目的,通过后期编辑解决录制中存在的缺陷音频,最终实现顺畅完美的教学视频. 相似文献
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用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。 相似文献
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《大众科学.科学研究与实践》2014,(4)
正谷歌眼镜彻底颠覆了传统眼镜的概念:并非视力不好的人才戴眼镜。越来越多的人戴上了神奇的谷歌眼镜,体验了现实的科幻特性一:小而强大的设备Google眼镜包含了很多高科技,包括蓝牙、WiFi、扬声器、照相机、麦克风、触摸盘和帮助你探测倾斜度的陀螺仪,还有最重要的和你手指大小类似的屏幕,能帮助你展示需要的信息。从原型图中我们可以看到,所有的设计都非常贴近使用,尽量不影响我们的日常生活。 相似文献
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[目的]针对基于深度神经网络频谱估计的麦克风阵列算法存在数据依赖的问题,提出了一种基于深度学习的混响感知麦克风阵列语音增强算法.[方法]首先利用麦克风阵列波束形成输出与原始信号做互相关,以近似房间冲激响应的形式获取当前环境的混响特性作为LSTM网络的输入,网络模型以干净语音为目标进行训练从而输出房间冲激响应泛化向量,最后通过组合近似房间冲激响应与房间冲激响应泛化向量获得后置抗混响滤波器系数,实现语音增强.[结果]仿真和实验结果中,与波束形成、加权预测误差算法和传统深度学习去混响算法相比,所提出的方法在不同混响场景下具有更好的表现.[结论]本文方法在不同混响场景下都具有相对稳定的抗混响能力,具有较好的泛化性能. 相似文献
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基于总体最小二乘的多麦克风阵列狙击手定位算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对战场狙击手威胁日益增加的严峻现实,提出了一种基于总体最小二乘的多麦克风阵列狙击手定位算法。利用空间上随意摆放的多个线性麦克风阵列,通过枪口激波到达各阵列阵元的时延差及方位角,利用总体最小二乘算法对狙击手位置进行估计;并同时可以得到狙击手的射击时间及环境声速。通过仿真证明算法具有较高的测量精度。 相似文献