电视机伴音电路的优化设计

针对电视机在切换频道时音量变化大的缺点 ,对电视机的伴音电路进行了优化设计 ,即增加音频AGC电路 ,实现各频道音量的平稳     

视频会议中混音技术研究

在视频会议中,音频处理是基本的也是实时性要求最高的要素,而音频混音是音频处理中不可或缺的部分,也是音频处理中的一个难点。目前大部分视频会议系统都没有很好地解决这个难题,而且很多混音的研究工作都偏重于混音算法,而忽视了混音方案的研究。针对这个问题提出了集中式和分布式2种混音方案,并介绍混音中的一些关键技术,最后提供了一种按贡献加权算法来消除混音溢出问题。实验证明这种算法能有效地解决混音溢出问题。     

一种基于音频检索的有线电视网信息审核系统

目前有线电视网节目内容的审核大多基于人工,不仅费时费力,且与先进的现代电视技术极不相匹配.本文实现了一种基于音频检索的有线电视网节目内容审核系统,以对暴力内容进行识别为实例,通过提取音频特征与定义好的特征库相匹配,监控包含不良信息的视频.     

数字音频中的1 bit技术

文中探讨数字音频中的1bit技术，分析了采用1bit信号流的录音和放音方法。介绍了1bit A/D和D/A转换，超级音频光盘（SACD）和1bit数字扩大机、指出了1bit技术应用于数字扬声器的可能性和1bit技术在数字音频中的应用前景。     

在以太网上传输实时音频的分析

分析了以太网和实时音频信号的特点,阐述了通过以太网传输实时音频的关键问题,最后分析了建立能在异步非实时的以太网上传输实时同步音频信号的机制。     

音响分频网络电路用铝电解电容器的研制

根据音响扬声器分频网络电路对双极性铝电解电容器特性的要求,研制开发出具有高稳定性、高电导率和优良高频特性的 Z 系列工作电解液,通过电容器结构的改进、原材料的筛选,生产的电容器产品经用户厂家设计采纳并经上机负荷试验全部性能优良:IL为 0.03CU+3(μA),tgδ 为 4×10–2,ΔC·C–1为±10%,±20%。     

补偿式纯甲类声频功放

用补偿的方式来解决声频功放的非线性关系，避开了大环路负反馈，获得了甲类大功率输出和甜美的音质。     

基于LabVIEW的音频信号采集实验平台设计

运用虚拟仪器替代传统实验设备,不但能节省实验器材资源、降低实验室建设成本,而且可为学生提供一个更加方便的实验平台,提高老师的教学质量、实现设备资源的共享.在LabVIEW平台上设计开发了以PC机普通声卡作为数据采集设备进行音频信号采集分析的虚拟实验系统,具有信号采集、分析、波形显示、存储以及数据文件再调用分析等功能.与传统仪器相比,打破了以往由教学仪器限定实验的模式,具有一定的实用性和可靠性.     

一种基于MCU和DSP的防毒面具无线通话系统

针对当前安防领域里防毒面具不易进行有效通信问题,设计一种用于防毒面具的无线通话系统。以抗干扰、低功耗和耐高低温三因素为基准,声源经过EFM32系列MCU、BR261系列DSP和TP2015D1音频放大器处理,最终输出高质量的音频信号。通过LeCroy示波器波形分析表明,该系统可识别人声和呼吸气流声,最大工作电流Imean<200mA,关闭声源放大器时最大电流Imax<30mA,满足低功耗工作要求,声源输出稳定清晰,具备一定抗静电强磁干扰能力。     

Acoustic Event Detection in Multichannel Audio Using Gated Recurrent Neural Networks with High‐Resolution Spectral Features

Recently, deep recurrent neural networks have achieved great success in various machine learning tasks, and have also been applied for sound event detection. The detection of temporally overlapping sound events in realistic environments is much more challenging than in monophonic detection problems. In this paper, we present an approach to improve the accuracy of polyphonic sound event detection in multichannel audio based on gated recurrent neural networks in combination with auditory spectral features. In the proposed method, human hearing perception‐based spatial and spectral‐domain noise‐reduced harmonic features are extracted from multichannel audio and used as high‐resolution spectral inputs to train gated recurrent neural networks. This provides a fast and stable convergence rate compared to long short‐term memory recurrent neural networks. Our evaluation reveals that the proposed method outperforms the conventional approaches.