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AD52050B 2x15W 立体声 D 类音频放大器，带有 ...
AD52050B 是一款具有可调功率限制功能的高效立体声 D 类音频放大器。扬声器驱动器的工作电源电压为 8V~14.4V。它可以在 12V 电源电压下向 4 扬声器提供 15W/CH 输出功率，且 THD+N 低于 10%，播放音乐时无需外部散热器。
AD52060 2x20W 立体声 D 类音频放大器，带有 ...
AD52060 是一款具有可调功率限制功能的高效立体声 D 类音频放大器。扬声器驱动器的工作电源电压为 8V~26V。它可以在 24V 电源电压下向 8 扬声器提供 20W/CH 输出功率，且 THD+N 小于 1%，播放音乐时无需外部散热器。
适用于专业应用的数字音频放大器 - Powersoft
所有 DIGAM 放大器均安装在标准 19 英寸机架中。提供四个前面板安装孔。您的 DIGAM 放大器使用从前到后的强制风冷系统来保持较低且均匀的工作温度。空气由内部风扇吸入，流经前面板上的插槽并穿过组件。DIGAM 系列放大器具有“智能”变速直流风扇，该风扇由散热器温度传感电路控制：只有当任一散热器的温度需要时，风扇速度才会增加，从而将风扇噪音降至最低并有助于减少内部灰尘堆积。在极端热负荷下，风扇将迫使大量空气通过散热器。如果任一散热器过热，其传感电路将降低输出增益。如果放大器过热，另一个传感电路会关闭其电路以切断电源，直到其冷却到安全温度。排气冷却空气被迫通过底盘后部排出，因此请确保放大器侧面有足够的空间让空气逸出。如果是机架安装，请确保排气可以无阻力流动。如果您使用的是背面封闭的机架，则每四个放大器在机架前部必须至少有一个标准机架空间开口。放大器可以直接堆叠在一起（单元之间不需要空间），从机架底部开始。
教程：用机器学习个性化空间音频
Majdak，Piotr，Bruno Masiero和Janina Fels。 “在个性化和非个人化的串扰取消系统中的声音定位。” Jasa2013。 Brinkmann，Fabian，Alexander Lindau和Stefan Weinzierl。 “关于个体动态双耳合成的真实性。” JASA2017。 Jenny，Claudia和Christoph Reuter。 “虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性：矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。” JMIR认真游戏2020。Majdak，Piotr，Bruno Masiero和Janina Fels。“在个性化和非个人化的串扰取消系统中的声音定位。” Jasa2013。Brinkmann，Fabian，Alexander Lindau和Stefan Weinzierl。“关于个体动态双耳合成的真实性。” JASA2017。Jenny，Claudia和Christoph Reuter。 “虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性：矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。” JMIR认真游戏2020。Jenny，Claudia和Christoph Reuter。“虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性：矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。”JMIR认真游戏2020。
smack：语义上有意义的对手音频攻击
Smack是一种对抗性音频攻击，它利用了对韵律属性的操纵来制作对抗性语音示例。我们的工件包括源代码，用于控制语音韵律的生成模型，以及用于攻击测试的自动语音识别（ASR）和扬声器识别（SR）模型。要操作攻击框架工作，用户需要在命令行中运行程序，提供攻击类型（即针对ASR或SR系统）并指定攻击目标（即目标转录或说话者标签）。预期的结果是对抗性音频样本。考虑到SMACK中涉及的语音生成模型的复杂性，建议使用中等CPU和至少8GB VRAM的GPU的机器。请注意，运行时可能会因用户的硬件而异。我们已将所需依赖项的列表汇编成YML配置文件。
神经音频编解码中的学习来源分离
摘要 - 神经音频编解码器通过有效将连续音频信号转换为离散令牌，具有显着高级的音频组合。这些编解码器可以通过对这些令牌进行训练的生成模型来保留高质量的声音，并使复杂的声音生成。但是，现有的神经编解码器模型通常在大型，未分化的音频数据集上进行训练，从而忽略了语音，音乐和环境声音效果等声音域之间的基本差异。这种监督使数据建模复杂化，并为声音发电的可控性带来了其他挑战。为了解决这些问题，我们介绍了源 - 触发性神经音频编解码器（SD-CODEC），这是一种结合音频编码和源分离的新型方法。通过共同学习音频重新合成和分离，SD-Codec明确地将来自不同域的音频信号分配给不同的代码书，以及一组离散表示。实验结果表明，SD-Codec不仅保持竞争性的重新合成质量，而且还得到了分离结果的支持，还证明了潜在空间中不同来源的成功分离，从而增强了音频编解码器中的可解释性，并提供了对音频产生过程的潜在控制。索引术语 - 神经音频编解码器，源分离，表示学习，量化。
代顿音频kab-be锂电池充电器
KAB-BE有三个端口，其中任何端口可用于使用上述方法在充电提示下描述的方法为电池充电。这些端口中的每个端口也可以用作董事会的电压来为您的项目供电。下面的两个图像显示了端口：J9和J11和J10。
在学习中使用音乐音频媒体（歌曲）
摘要：这项研究是由认为学习阿拉伯语往往很无聊的学生人数。因此，教育者和学生需要学习媒体的作用，以便可以更轻松地完成教学过程，以理解材料并促进对学习学生的兴趣。用简单语言学习阿拉伯语的歌曲将帮助学生轻松理解材料。这项研究旨在找出并确定在Al-Azhar所使用的SDS学习阿拉伯语中使用歌曲媒体的效果。本研究中使用的方法是通过观察，访谈定性的。通过观察技术收集的数据，对阿拉伯学科教师以及学生的访谈。结果表明，与歌曲媒体在SD上学习阿拉伯语的阿拉伯学习活动IT Al-Azhar Plered对学生的影响很大，这使学生在学习时唱歌更容易理解。
使用 SSP 开始使用音频播放器应用程序
如果移除 USB 设备，音频播放器应用程序将停止任何播放并将用户带回 USB 屏幕。RIFF 标头识别允许程序阻止播放不兼容的 WAV 文件。为了在 Renesas Synergy S7G2 板上播放音乐，请确保 USB 大容量存储设备格式化为 FAT16/32，并且 WAVE 音频文件未压缩 (PCM)、有符号、每样本 16 位、单声道、44.1-kHz 流。一旦不兼容的文件尝试播放，状态栏将显示一条错误消息。可以使用 ffmpeg 编解码器通过以下命令从大多数输入格式创建兼容的音频文件：
通过音频记录检测阅读障碍：一种人工智能方法
摘要：阅读障碍会影响个人的阅读能力、影响学业成绩，还可能在学习期之后产生长期影响。早期发现至关重要。这通常通过一系列冗长的测试来完成：人类专家对这些测试进行评分，以决定孩子是否需要特定的教育策略。这种人工评估也会导致不一致。这就是为什么迫切需要更早、更简单（和更便宜）地筛查阅读障碍的原因。在本文中，我们研究了现代人工智能在自动化筛查方面的潜力。为了实现这一目标，并在先前研究的基础上，我们收集了非阅读障碍儿童和阅读障碍儿童的音频记录数据集。经过适当的预处理后，我们应用了各种机器学习算法来检查是否可以发现一些隐藏的模式，从而区分阅读障碍和非阅读障碍的读者。然后，我们建立了自己的神经网络，其性能优于其他测试方法。我们的结果表明可以将音频记录归类为阅读障碍的特征，从而通过非侵入性方法进行准确且廉价的阅读障碍筛查，并有可能惠及大量人群进行早期干预。