XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System麦克风
CIRA(EXT) 022 - NPL 出版物
麦克风安装在扬声器前面，这样声音就沿着它们的圆柱对称轴入射。扬声器由一系列频率的正弦信号驱动，以产生大约 74 dB 的声压级，麦克风输出在 Norsonics 830 实时分析仪上测量。在测量过程中，麦克风被交换以消除声场或前置放大器和分析仪输入通道增益的任何差异。应用了校正来解释 WSI 麦克风和 WS2 麦克风之间前置放大器的不同电负载。使用正弦信号而不是粉红噪声来避免由于两个麦克风在目标频率下的频率响应非常不同而导致的任何错误。
用户须知 - Le Son Binaural Natif
2.1 带双耳头的 5 通道麦克风阵列 2.1.1 一般说明 48 2.1.2 双耳技术的问题 50 2.1.2a 前后反转 51 2.1.2b 头部定位 54 2.1.2c 扬声器上的双耳信号 56 2.1.2d 双耳麦克风 - 特性 57 2.1.3 自由场麦克风技术 61
dpr-a-数字插件发射机
大多数用户不需要许可即可操作此无线麦克风系统。然而，未经许可证操作此麦克风系统仍受到某些限制：该系统可能不会引起有害干扰；它必须以低功率水平运行（不超过50毫瓦）；而且它没有任何其他设备受到干扰的保护。购买者还应注意，FCC目前正在评估无线麦克风系统的使用，并且这些规则可能会发生变化。有关更多信息，请致电1-888- Call-FCC（TTY：1-888-TELL-FCC）致电FCC，或访问FCC的无线麦克风网站www.fcc.gov/cgb/wirelessmicrophone。要以大于50MW的电源操作无线麦克风系统，您必须作为第74部分用户资格并获得许可。如果您有资格并希望申请许可证，请访问：http：//www.fcc.gov/forms/forms/form601/601。html
IM67D130A - 英飞凌科技
该设备专为需要低自噪声（高 SNR）、宽动态范围、低失真和高声学过载点的应用而设计。英飞凌的双背板 MEMS 技术基于微型对称麦克风设计，类似于演播室电容麦克风所采用的设计，可在高动态范围内实现高线性输出信号。即使在非常高的声压级下，麦克风失真也不会超过 1%。凭借其低等效本底噪声，麦克风不再是音频信号链中的限制因素，并可提高语音识别算法的性能。数字麦克风 ASIC 包含一个极低噪声的前置放大器和一个高性能 sigma-delta ADC。可以选择不同的功率模式以满足特定的电流消耗要求。严格的制造公差，加上每个设备都采用先进的英飞凌校准算法进行校准，可实现较小的灵敏度和相位匹配公差。这使其成为波束形成阵列和多麦克风应用的理想设备。
博士学位（全职）机构xi'an jiaotong- ...
项目描述：压电MEMS麦克风具有消除对真空包装，低功耗和制造简单性的需求。这些优势已导致对压电技术的进一步研究。无论传感技术如何，MEMS麦克风都有一些基本参数，例如灵敏度，信噪比（SNR），带宽，输出阻抗等。这些参数共同确定麦克风的性能[2]。压电mems麦克风的性能受到压电材料的很大影响。中，氧化锌（ZnO），锆钛酸铅（PZT）和硝酸铝（ALN）是最常见的压电材料，每个材料都有其自身的特征[3]。与其他两种材料的制造难度相比，Aln由于与CMOS技术的兼容性而引起了很多关注。尽管ALN的压电系数不是这三种材料中最高的，但有一些方法可以改善其压电系数。最近，研究人员发现，将sc（SC）掺入ALN可以有效地改善其压电性能。然后，可以根据掺杂的硝化铝板进一步改善压电mems麦克风的性能指数。[1] Y. Seo，D。Corona和N. A.Hall，“关于压电麦克风的理论最大可实现的信噪比（SNR），”传感器和执行器A，2017年。[2] VM1000低噪声底部端口麦克风数据表，Vesper Technologies Inc，2017年。[3] Y.-C。 Chen，S.-C。[3] Y.-C。 Chen，S.-C。lo，S。Wang，Y.-J。Wang，M。Wu和W. Fang，“在PZT/SI Unimorph Cantilever设计上，用于增强压电MEMS麦克风的信噪比，”，《微机械和微工程学杂志》，第1卷。31，105003（16pp），2021。
如何为QC制作测试框？ AN46
如果使用了第3方麦克风，请注意，指定的峰值水平通常是指夹紧基本组件。THD和BUB＆BUZZ（较高的谐波失真）的大幅度增加到约10 dB甚至更低的水平。如有疑问，请将测试麦克风的结果与高级参考麦克风进行比较（有时可以从研发中借来…）。
dcase 2024声音事件本地化和检测挑战
声音事件的定位和检测（SELD）任务包括对不同类型的声学事件进行分类，同时将它们定位在3D空间中。在以前的《 Challenge》中，本地化等于预测AR-竞争对手的方向（DOA），而今年的挑战还涉及估计相对于麦克风阵列的距离。音频记录可以以两种格式使用：一阶Ambisonics（FOA），它结合了来自32个麦克风的记录，或来自四面体麦克风阵列（MIC）的4通道记录。近年来，大多数提交挑战的系统都使用了以前的格式，而后者的探索较少。在本报告中，我们关注如何更好地利用麦克风记录中的信息。具有相变（GCC-PHAT）[1]与光谱音频特征相结合的广义互相关是麦克风阵列大多数SELD方法的基础。频谱特征包含有关哪种类型的声音事件有效的重要提示，而GCC-PHAT的目的是提取麦克风对之间的到达时间差异（TDOA）。鉴于阵列的几何形状，可以将TDOA测量值映射到DOA。然而，GCC-Phat已知与噪声和混响有关[2]。GCC-PHAT也可能失败
IM72D128V01 - 英飞凌科技
IM72D128V01 是一款超高性能数字 PDM MEMS 麦克风，专为需要极高 SNR（低自噪声）和低失真（高 AOP）的应用而设计，并且还具有 IP57 防尘防水等级。一流的 72dB(A) 信噪比 (SNR) 可实现远场和低音量音频拾取。平坦的频率响应（20Hz 低频滚降）和严格的制造公差提高了多麦克风（阵列）应用的性能。数字麦克风 ASIC 包含一个极低噪声的前置放大器和一个高性能 sigma-delta ADC。可以选择不同的电源模式以适应特定的时钟频率和电流消耗要求。每个 IM72D128V01 麦克风都采用先进的英飞凌校准算法进行校准，从而实现低灵敏度公差（± 1dB）。