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World File Search System音频信号
在超扫描和伪超扫描实验中联合记录脑电图和音频信号
超扫描是一种新兴技术，可用于研究互动个体之间的大脑相似性。这种方法对于理解联合动作（例如对话）的神经基础具有重要意义；然而，它还要求不同的大脑记录和感官刺激之间精确的时间锁定。然而，这种精确的时间通常很难实现。将听觉刺激与持续的高时间分辨率神经生理信号一起记录是一种有效的方法，可以离线控制刺激程序发送的数字触发器与通过扬声器/耳机传递给参与者的听觉刺激的实际开始之间的时间异步。由于该方法的复杂性普遍增加，这种配置在超扫描设置中尤其具有挑战性。在使用相关伪超扫描技术的其他设计中，组合大脑听觉记录也是一个非常理想的功能，因为可以使用共享音频信号执行可靠的离线同步。这里，我们描述了两种硬件配置，其中实时传递的听觉刺激与正在进行的脑电图 (EEG) 记录联合记录。具体来说，我们描述并提供使用 Brain Products GmbH 的硬件和软件在超扫描和伪超扫描范式中进行联合 EEG-音频记录的定制实现。
数字 FM 激励器 – 紧凑且多功能 - 罗德与施瓦茨
数字化音频信号通过低通滤波器路由，带通滤波器抑制数据信号频谱之外的干扰信号成分。内部立体声编码器处理滤波后的音频信号以产生符合标准的 MPX 信号。对于立体声信号，您可以设置导频音的级别。数字 MPX 信号用于高精度直接数字合成器 (DDS) 的频率调制。
AI在URI 2.0 突发学习音频谱图变压器 转移入学快速事实2025–2026
•科学发现：ASTS可用于分析和理解复杂的音频信号，从而在声学，神经科学和语言学等领域引起新的科学发现。•医疗应用：AST可以应用于医学研究，例如根据心脏，肺部或其他器官的音频信号诊断疾病。•教育工具：ASTS可用于开发教育音乐理论，语音疗法和其他与音频相关的学科的教育工具。总而言之，迅速训练的音频谱图变压器系统的开发有可能彻底改变音频处理和分析领域，并在各个行业和研究领域之间产生深远的影响
博士Janak Kapoor 照片名称
自适应算法应用于噪声消除技术”，2018 年工程与科学计算与表征技术国际会议 (CCTES)，印度勒克瑙，2018 年，第 258-261 页，doi：10.1109/CCTES.2018.8674070。8. J. Kapoor、G. Mishra 和 M. Rai，“音频信号和噪声的特性和属性
AES 第 133 届大会日程 - 音频工程协会
G 类放大器是提高耳机应用音频效率的有效解决方案，但必须考虑实际操作条件才能预测和优化功率效率。事实上，电源跟踪是高效率的关键因素，但使用传统设计方法无法很好地优化电源跟踪，因为所使用的刺激与真实音频信号有很大不同。这里提出了一种查找 G 类标称条件的方法。通过使用相关刺激和标称输出功率，G 类放大器的仿真和测试更接近真实条件。此外，使用一种新型模拟器可以通过这些长时间刺激（即十秒而不是几毫秒）快速评估效率。通过平均 G 类行为，可以进行更长的瞬态模拟，从而准确评估效率和音频质量。基于此模拟器，本文指出了完善的测试设置的局限性。实际效率与传统方法相差高达±50%。最后，该研究强调需要使用真实音频信号来优化
DNA交响曲：一种表示基因组序列的新方法
摘要 - 来自生物种类的基因组序列可以以“基因组signation”为图形表示。此表示形式提供了有关K-MER大小不同的寡核苷酸频率的信息。此外，基因组序列也可以由音频信号表示，通过将每种寡核苷酸或蛋白质转换为一定范围的音频频率获得。尽管音频表示策略提供了一个有趣的结果，但它们仅使用部分基因组序列。至今不存在考虑完整基因组序列的方法。这项工作通过使用一组完整的基因组序列组成多相信号，提出了一种用于基因组音频表示的新方法。此处通过第一次提取每个序列的基因组特征来描述此方法。然后，为了获得音频信号，通过将每个值标准化为可听见的频谱，将二维基因组特征转化为一维序列。最后，每个信号取决于序列的数量，在不同的通道上播放以生成多形轨道。实验结果和音频分析表明，所描述的方法从原始序列中保留了主要模式和基因组结构。
MINEHOUNDTM VMR3 双传感器地雷探测器（用于 EOD）...
MINEHOUND TM VMR3 使用简单，可为操作员提供清晰的音频信号，以提醒潜在地雷威胁的存在。当发现威胁时，MD 音频提供准确的位置信息和金属质量指示。GPR 音频提供额外的位置和深度信息，并识别目标的雷达横截面。两个探测器可以单独或一起使用。
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最多 6 张光盘，数小时的音乐播放，让您的生活更精彩 音乐爱好者欢欣鼓舞！那些希望从发烧级组件中获得终极 CD 播放效果的人会对高精度 VQA（矢量量化音频 DAC 技术）和 128 倍过采样印象深刻。其他追求便利性的人会对 6 张光盘容量、6 种重复模式、40 首曲目编程感到兴奋，并且无需担心音乐中断，能够在播放最后一张光盘时更换 5 张光盘。所有人都会惊叹于清晰的播放效果，我们的独家 VLSC（矢量线性整形电路）可增强音频信号，并提供直接数字路径，这是一种屏蔽性极强的高质量电缆，可保护同样脆弱的音频信号免受周围电路发出的噪音的影响。DX-C390 外壳坚固，配有拉丝铝前面板，可为您提供数小时不间断的音乐，为您的生活增添色彩。
使用机器学习方法进行语音情感识别
摘要。如今，情绪识别和分类在人机交互 (HCI) 领域发挥着至关重要的作用。情绪通过面部表情、语调和身体运动等身体行为来识别。本研究将语音情绪识别 (SER) 视为识别情绪的最主要方式之一。SER 数据集包含四个不同的数据集，本项目使用 Ravdess 数据集。使用这种机制是因为其时间分辨率高、无风险且成本低。在过去的几十年里，许多研究人员按顺序使用 SER 信号来配合脑机接口 (BCI) 来检测情绪。它包括从音频信号中去除噪声、从音频信号中提取时间或频谱特征、分别在时域或频域上进行分析，最后设计多类分类策略。本文讨论了基于音频信号识别和分类人类情绪的方法。该方法使用机器学习技术，如随机森林 (RF)、多层感知器 (MLP)、支持向量机 (SVM)、卷积网络 (CNN) 和决策树 (DT) 模型进行分类。获得的实验结果似乎很有希望，在情感分类方面具有良好的准确性。
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。