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DSP56364 24 位音频数字信号处理器
TA 输入忽略输入传输确认 — 如果没有外部总线活动，则忽略 TA 输入。TA 输入是数据传输确认 (DTACK) 功能，可以无限延长外部总线周期。通过保持 TA 处于无效状态，可以将任意数量的等待状态（1、2……无穷大）添加到 BCR 插入的等待状态中。在典型操作中，TA 在总线周期开始时处于无效状态，被置位以启用总线周期的完成，并在下一个总线周期之前处于无效状态。当前总线周期在 TA 与内部系统时钟同步置位后完成一个时钟周期。等待状态的数量由 TA 输入或总线控制寄存器 (BCR) 确定，以较长者为准。BCR 可用于设置外部总线周期中的最小等待状态数。
Apple H2 BT 5.3 音频 SoC
• 提高音质：根据蓝牙技术联盟的说法，LE Audio 包含一种名为 LC3 的新型低功耗音频编解码器，与传统 SBC 编解码器相比，即使比特率降低 50%，也能提供更好的音质。• 延长电池寿命：借助低功耗 LC3 音频编解码器，未来的无线耳机将拥有更长的音频播放电池寿命。• 多流音频：LE Audio 可在 iPhone 或 Mac 等源设备与未来的无线耳机之间传输多个同步音频流。这将允许单独的左右耳机各自与支持 LE Audio 的设备建立蓝牙音频连接，以提高可靠性。• 一次将多对无线耳机连接到 iPhone
光命令：基于激光的音频注入攻击……
摘要我们通过将光实际转换为声音提出了一类新的信号注入攻击。我们展示了攻击者如何通过将振幅调节的光瞄准麦克风的光圈将任意音频信号注入目标麦克风。然后，我们继续展示这种效果如何导致对语音控制系统的远程语音命令注入攻击。检查使用Amazon的Alexa，Apple的Siri，Facebook的门户网站和Google Assistant的各种产品，我们展示了如何使用光线来控制这些设备的控制，最多可达110米，并从两座独立的建筑物中获得。接下来，我们表明这些设备上的用户身份经常缺乏，使攻击者可以使用注射灯的语音命令来解锁目标的智能锁定的前门，敞开的车库门，在目标网站上以目标的费用上的电子商务网站购物，甚至可以解锁和启动与Target的Google Account（例如Google的帐户）相连（例如，to）（例如，tha sessla和tessla sesla and sesla and sesla and sesla and sesla and sesla and sesla＆to）。最后，我们以可利用的软件和硬件防御措施来防止我们的攻击结束。
子章节 C. 艺术、音频/视频技术和……
(a) 一般要求。本课程推荐给 10-12 年级的学生。[ 共同要求：动画 I。 ]推荐的先决条件：艺术 I 和艺术原理、音频/视频技术和通信。共同要求：动画 I。本课程必须与动画 I 同时修读，不得作为独立课程修读。鼓励学区将此实验室与动画 I 连续开设，以便学生有足够的时间掌握这两门课程的内容。[ 有关课程安排选项，请参阅本标题的 §74.3(b)(1)（与必修中学课程描述相关）。 ]成功完成本课程的学生将获得一个学分。
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。
带 SPDIF 接口的 UDA1355H 立体声音频编解码器
• 如果选择不需要晶体振荡器的应用模式，则不能省略晶体振荡器。原因是当 SPDIF 输入信号被移除时，内插器会切换到晶体时钟。此开关可防止噪声整形器噪声在 PLL 频率逐渐降低时进入音频带内。
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。
音乐和音频视角 George Tzanetakis，大学......
集成机器学习 ● 声明式数据流架构（计算结构与执行分离） ● >200K LOC，> 1000 次引用 ● 2017 年左右停止积极开发
使用人工智能进行音频播放的情绪检测
1 学生，2 学生，3 学生，4 助理教授 1,2,3,4 电子与通信工程，1,2,3,4 达亚南达萨加尔大学，班加罗尔，印度 摘要：机器学习和人工智能可以预测人类的行为模式，并在任何特定情况下提供适当的反应。随着世界变得越来越自动化，我们发现自己有大量的刺激可供选择。人们通常使用面部表情来表达自己的情绪。众所周知，音乐可以改变人们的情绪。在本文中，我们专注于利用人工智能的力量通过面部表情检测我们的情绪，并播放与我们所感受的情绪相关的音轨。众所周知，音乐是表达情绪的好方法。通过本文，可以检测到我们的表情，并播放合适的歌曲或音乐曲目。本文的主要思想是根据用户的情绪自动播放音轨。其工作原理是通过估计人类表情来检测人类情绪。输入用户图像后，系统会通过图像处理算法进行人脸检测和人脸计算。通过检测用户的面部表情，算法会利用歌曲数据集，从中提取与给定面部表情相对应的歌曲并开始播放该曲目。在现有系统中，用户必须手动选择歌曲，这是一个繁琐的过程，而且可能与用户的心情不符。捕捉和识别一个人的情绪，并播放与他们的心情相匹配的歌曲，可以让他们平静下来，产生令人愉悦的效果。索引术语 - 人脸检测、情绪、训练、测试、面部表情识别、音频识别、检测、Viola-Jones 算法、音乐播放器。