麥克風喇叭回音的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

麥克風喇叭回音的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦楊學銳,晏超,劉雪松寫的 Hey Siri及Ok Google原理:AI語音辨識專案真應用開發 和陶曉清的 那些在青春網的日子都 可以從中找到所需的評價。

另外網站聲音感測器模組裝也說明:See more 本文旨在補充《超圖解Arduino互動設計入門》第六章「麥克風聲音 ... 驅動程式、 接收儀、 揚聲器、 聲音傳感器與微型喇叭的生產線測試需求。

這兩本書分別來自深智數位 和大塊文化所出版 。

國立臺北科技大學 電子工程系 廖元甫所指導 林政陽的 基於遞迴類神經網路之麥克風嘯叫抑制系統 (2018),提出麥克風喇叭回音關鍵因素是什麼,來自於麥克風嘯叫、適應性濾波器、遞迴類神經網路、最小均方誤差。

而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 王昭男所指導 葉庭宏的 雙麥克風可適性抗噪系統於通訊環境改善之應用 (2017),提出因為有 遠端會議、通訊、抗噪處理、濾波器、麥克風陣列、訊號處理的重點而找出了 麥克風喇叭回音的解答。

最後網站[整理] 如何調整卡拉OK擴大機- MyAV視聽商情網則補充:空間不良-空間產生的回音太大,或是喇叭的位置不好,通常如果空間封閉或是牆面天花板堅硬光滑(一般人家都是這樣),喇叭的聲音就會從牆面反彈被麥克風 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了麥克風喇叭回音,大家也想知道這些:

Hey Siri及Ok Google原理:AI語音辨識專案真應用開發

為了解決麥克風喇叭回音的問題,作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述:

☆★☆★【語音辨識專案應用開發!】★☆★☆ 了解語音辨識概要,讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌!   隨著AI時代的來臨,人類語言的處理在硬體高度平民化之後,你我也可以開發出類似的產品,事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等;企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材,用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案,就可以開發出企業等級的語音服務應用,這些下放至平民百姓家的技術,在搭配本書之後,立即成為你可以立刻上手的工具,充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色   ✪語音前端處理,語音辨識   ✪語者自動分段標記演算法原理   ✪基於WebRTC,Kaldi和gRPC,從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務   ✪前端演算法完整介紹   ✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成   ✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程   ✪形成語音演算法SDK   ✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

麥克風喇叭回音進入發燒排行的影片

本次的設計重點,以原本的設計為主。
維持了艾爾文和艾草們很愛的黑籃色調,搭配灰色的吸音板做一些排版設計。

其實吸音板的應用很廣泛。
當個好鄰居:有嬰兒、彈鋼琴、爵士鼓、重低音喇叭、電視機、愛唱歌、愛吵架等等的人家裡都可以用。
辦公室:補習班、會議室、辦公室。

當然,也是重視質感的影像創作者該注意的細節。
收音對於拍攝影片至關重要,收音收得乾淨無回音,讓後製效率提高。
感謝 Allen 哥的推薦,讓我找到搭配原本工作室配色風格的日本吸音板。

這次透過專業師傅施工,總算解決了長久以來製作影片的困擾。
同時感謝吸音隔音專家邱尉宗 Peter 解說,讓大家了解即便是租屋處也可以達成專業的收音環境,分享給大家。

吸音板的介紹在這兒:https://lihi.cc/i0IuU

#日本Felmenon吸音隔音板


★★★★★★★★

▶行動派艾草▶ 會員募集中

►「行動派艾草」是什麼?
這是 YouTube 推出的「定期型群眾募資」。
俗氣的說,就是:用錢支持喜歡的創作者。
每個月 75 元(台灣的用戶),讓創作者可以無憂無慮(如果付費會員夠多的話)的創作。
YouTube 將抽取三成費用,艾爾文可以從每位會員中大約獲得 50 元。

► 如何加入?❤❤❤
點選以下網址,綁定信用卡即可:
https://www.youtube.com/channel/UC735qllSAAlqQbRdzOksi2g/join

► 我是外國艾草,可以加入嗎?
大部分地區都可以,新馬一帶似乎尚未開放此功能。
請注意,各地區收費標準不一樣,由 YouTube 決定。
例如美國是 USD 4.99 美元。

► 行動派艾草有什麼福利?
☑ 解鎖 YouTube 會員專屬討論專區,獲得獨家貼文。
☑ 獲得勳章,在貼文或直播中留言,用戶名稱旁會出現勳章。
☑ 每月會員專屬直播。
☑ 偶爾會有會員限定抽獎。
☑ 參與年度艾草日(規劃中)。

►艾爾文的社群 / 歡迎追蹤►
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►我的器材 / My Gear►
相機 / Camera:
- Canon EOS R
- Canon EOS 80D
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鏡頭 / Lenses:
- Canon EF 16-35mm f/2.8L iii USM
- Canon EF-S 10-18mm f/4.5-5.6
- Canon EF-S 15-85mm f/3.5-5.6
- Canon Canon EF 50mm f/1.8

空拍機 / Drone:
- DJI Mavic 2 Pro

麥克風 / Mic:
- RODE Video Mic Pro+
- Deity S-Mic 2
- Deity D3 Pro
- Sennheiser EW 100 ENG G3

燈光 / Light:
- Aputure COB 120D
- Aputure LS-Mini 20D
- Aputure Amaran AL-M9
- Aputure Amaran AL-H198C

腳架 / Pod:
- JOBY Gorillapod
- iFootage Cobra 2 C180
- iFootage Komodo K5

滑軌 / Slider:
- SMARTTA Slider Mini (電動滑軌)
- 洋蔥工廠巧克力輕型滑軌(阻尼版)
- 洋蔥工廠 CHIPS 電動滑軌 37cm、100cm

三軸穩定器 / Gimbal:
- 飛宇 Feiyu AK4000
- 飛宇 Feiyu a2000
- 飛宇 Feiyu G6
- 飛宇 Feiyu WG2

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基於遞迴類神經網路之麥克風嘯叫抑制系統

為了解決麥克風喇叭回音的問題,作者林政陽 這樣論述:

在使用卡拉OK系統唱歌時,常會因麥克風拿離喇叭太近,或是擴大機功率開太大,產生正回授而導致嘯叫,造成歌者跟聽眾都非常不舒服。一般處理麥克風嘯叫,常是利用移頻打斷共振,或是用帶阻濾波器做事後補救,但有可能會造成音質破壞。因此我們想改用適應性回授消除演算法,利用擴大機喇叭的輸入音源當參考訊號,來自動估算在不同空間環境、不同歌曲、不同訊雜比下,麥克風可能錄到的回授訊號,並在做訊號增益前先將其消除,以直接從源頭消除嘯叫發生的可能性。基於以上想法,在本論文中,實現了 normalized least mean square(NLMS)的嘯叫消除演算法,尤其是進一步考慮擴音系統的非線性失真,提出基於 r

ecurrent neural network(RNN)的進階演算法。並在實驗時分別測試在時域或是頻域處理,與使用NLMS或是RNN,對不同曲風、不同環境空間響應情況下,不同演算法的收斂速度、計算量需求與嘯叫抑制效果。由實驗結果發現:(1)在時域實現收斂比較快,(2)在頻域實現穩定效果(3)時域RNN在消除效果上最好,但有過於龐大的計算。

那些在青春網的日子

為了解決麥克風喇叭回音的問題,作者陶曉清 這樣論述:

最保守的廣播媒體,推出的最前衛的音樂頻道!   1988年,位於現在帝寶豪宅的「中廣青春網」誕生了,   在沒有網路、沒有Spotify的年代,   她從青春出發,伴著許多人的青春歲月,一段無法被取代的集體音樂記憶。   中廣青春網,不只是當時中國廣播公司的變革,也更新了那一代的耳朵,搭起年輕人與熱門音樂的橋梁。   她找來陶曉清擔任總監負責整個媒體的規劃和營運,讓她成為台灣廣播有史以來,第一個長達12小時連續播出熱門音樂的頻道。   中廣青春網的DJ也都是一時之選,如周華健、哈林、黃舒駿、黃韻玲、鄭華娟、鄭開來、蘇來、朱衛茵、袁永興……這個實驗性質十足的頻道,還找來一群創意十足的

企製人員,首度引進「call in」直播,玩出許多創意。   這些DJ和特別的企畫小組,一新節目型態,讓聽眾覺得新鮮,在沒有串流音樂的年代,廣播電台就是音樂最即時的發聲舞台,而透過青春網播放的R&B、Jazz、New Age、Adult Contemporary……更是不少人的音樂啟蒙,音樂的選擇不再貧瘠。   這樣的青春網無法複製,她帶給那一代人搜尋另一種聲音的新選項,與類比時代最有趣的音樂體驗。   本書精彩內容,包括:   .青春網創立背景故事、有趣的活動。   .DJ龔懷主(Robin)、朱衛茵、于婷、李方、周華健、哈林、黃舒駿、黃韻玲、鄭華娟、鄭開來、蘇來、袁永興、蔣

國男……暢談青春網。   .超過200張復古照片、文件,重溫青春網。   .唱片宣傳聊青春網的江湖地位;記者歐銀釧、趙雅芬聊回憶中的青春網;聽眾談青春網陪伴他們的歲月。   .廣播人馬世芳與另一半結緣史。 名人推薦   中國廣播公司董事長  趙少康、作家、媒體工作者  蔡詩萍、廣播人  馬世芳  專文推薦

雙麥克風可適性抗噪系統於通訊環境改善之應用

為了解決麥克風喇叭回音的問題,作者葉庭宏 這樣論述:

本文提出一種雙麥克風方法,以麥克風陣列(Microphone Array)理論為基礎,發展出一種可套用在通訊用麥克風設備上的系統,主要目的為消除環境噪音以及喇叭因為時間延遲而傳來的回音(來自近端或遠端),進而創造一個更舒適的通訊環境,並使用最小均方誤差濾波器(Least Mean Squares filter)、正規化最小均方誤差濾波器(Normalize Least Mean Squares filter)、回歸最小平方法濾波器(Recursive Least Square filter)三種常見的濾波方式,以找到最適合的參數與演算方式讓抗噪效果最佳化。為了解本文方法之優劣,文中將與單麥克

風方法進行結果的比較。 在抗噪系統中,濾波器的運作方式主要是透過兩段有相關性的訊號進行比對,找出並消除其中的雜訊部分,而訊號間的相關性越大,則越能準確的找出其中的雜訊部分。相較於單麥克風方法,雙麥克風方法用以比較的兩段訊號由於處在同樣的空間且時間相差極短,因此相關性較大,能更有效的找出雜訊並消除。 本研究預設的情境是遠端會議進行的情況下,在溝通時,有時會出現雙方同時講話的情況,此時麥克風會收到除了近端聲音之外,還有遠端自通訊設備的喇叭傳來的對話聲音,傳遞之後遠端會接收到近端的訊號以及自己的回音,夾雜在一起使得訊號模糊,進而使溝通無法順利進行,本文將這種狀況稱為"雙向溝通(Double Ta

lk)造成的通訊干擾",研究的雙麥克風裝置就是用以解決這類問題。 由實驗結果可以證實雙麥克風方法在處理通話方面有較好的結果,不論是單向溝通或是雙向溝通,在經由雙麥克風系統處理後都可以有效的抗噪。