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基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
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
D2-4 系列音频 SOC 数据表 | 瑞萨电子
概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 输出配置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................9 可编程音频处理 ................. ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................9 典型性能................. ... . ...
Badalona 语料库 - 音频、视频和神经生理对话数据集
摘要 本文介绍了第一个用所有模态和神经生理信号记录的自然会话语料库。五对二元组（10 名参与者，西班牙语母语人士）被记录了三次，分为三个会话（每个会话约 30 分钟），间隔 4 天。在每个会话期间，都会捕获音频和视频以及神经信号（使用 Emotiv-EPOC 的 EEG）和电生理信号（使用 Empatica-E4）。该资源在多个方面都是原创的。从技术上讲，它是第一个在自然对话情况下收集所有这些类型数据的资源。此外，在不同时期记录相同的二元组为新的纵向研究打开了大门，例如对话者阵营随时间的演变。本文在文献中定位了这种新型资源，介绍了实验设置并描述了丰富语料库的不同注释。
12v 2x10w hi-fi PAM8610音频立体放大器板...
使用官方标准电路设计的功率放大器板，芯片选择是使用美国进口的原始龙三脚架D类放大器芯片。好的产品筹码和可分享的大量音乐爱好者，这是我们一致的理念！在输出10W +10 W电源的情况下，放大器具有高效率，大功率，12V电源，没有散热器的芯片，但也有过热，过电流和其他保护功能，可以说该功能非常强大。
探索实时应用程序的音频指导3D面动画
6。 div>方法17 6.1。 div>研究方法论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.2。 div>数据集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.3。 div>现有方法的性能分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 6.4。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 6.5。3D面重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.6。实时音频流的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..1增加上下文窗口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..2转换为更快的运行时。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6.7。渲染方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 6.8。端到端工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
Audiomove：将空间音频应用于多方向肢体练习指导
指导用户进行肢体运动可以帮助肌肉训练或身体恢复。但是，传统的基于视觉的方法通常需要多个摄像头，以帮助用户了解动作，并要求它们在屏幕范围内。因此，我们提出了一个非视觉系统，可以使用空间音频，AudioMove，带有商业式货架（COTS）设备（即智能手机和耳机）的多个方向肢体动作来指导用户。所提出的系统解决了实时传达包含多个平面的定向信息的挑战。我们进行了一项混合方法用户研究，以通过将运动数据与空间音频感知相结合的三种方法来评估系统的有效性。此外，构建了用户界面以收集用户的注释。结果得出的结论是，空间音频指导可以在日常生活中创建自然，普遍和非视觉运动训练解决方案。
国防部听力保护计划音频技术人员认证课程 2022
2022 年 1 月 地点 课程总监 佛罗里达州彭萨科拉 CDR Jones 杰克逊维尔，佛罗里达州 LT Rodgers 二十九棕榈村，加利福尼亚州 LT Arhart Camp Lejeune，北卡罗来纳州 CDR Vesey-Olah Lemoore，加利福尼亚州华盛顿州基纳布雷默顿米勒博士 夏威夷州珍珠港Meltmar 博士 2022 年 2 月 地点 课程总监 Camp Pendleton，加利福尼亚州 LCDR Rosonet Norfolk，VA LT Litwinchuk China Lake，加利福尼亚州 LT Arhart Camp Lejeune，北卡罗来纳州Horvat 2022 年 3 月 地点 课程总监 关岛 LT Rapp 罗德岛州纽波特Barry Yokosuka，JP LT Allan Pensacola，佛罗里达州 CDR Jones Camp Pendleton，加利福尼亚州 LCDR Rosenet
UDA1344TS 具有 DSP 功能的低压低功耗立体声音频编解码器
FSDAC 是一种半数字重建滤波器，可将噪声整形器的 1 位数据流转换为模拟输出电压。滤波器系数作为电流源实现，并在输出运算放大器的虚拟接地处相加。这样，可实现非常高的信噪比性能和低时钟抖动灵敏度。由于 DAC 固有的滤波功能，因此不需要后置滤波器。板载放大器将 FSDAC 输出电流转换为能够驱动线路输出的输出电压信号。
在黑暗中烹饪：探索空间音频作为视觉障碍的辅助技术
游戏描绘了一个智能的家庭厨房环境。玩家有一个与客人计划的晚餐约会，灯光熄灭。为了完成游戏，需要在客人到来之前准备一顿饭菜，完全在黑暗中。数字语音助手会在整个体验中引导用户，提醒他们食谱，烹饪程序，时间限制以及如何找到每种所需的成分和餐具。智能家居使声音能够以数字腹膜式的方式从不同的对象投影[6]，可帮助用户在没有任何视觉提示的情况下找到必要的资源。语音助手能够对与任务相关的玩家问题进行语音识别，理解和答复。所有用户任务都需要用户的微观运动感，即感知障碍和危害的直接环境[13]，这是由智能家居通过辅助技术方式提供的。大多数任务只是基于发现和重新定位的对象，例如将意大利面放入锅中。难度依赖于缺乏愿景：需要仅根据声音和触觉指导找到资源。游戏中代表的大多数物体都是真实的，例如食物，水和厨房用具，通过被动性触觉改善玩家的存在感[5]。