Hávaðamælir - Fáðu dýpri skilning á hávaðabælingu
Eftir að hafa skilið grunnmuninn á hávaðabælingu (bæla umhverfishljóð hátalara til að fjarlægir hlustendur heyri skýrt) og virka hávaðaminnkun (á móti eigin umhverfishljóði hlustandans), skulum við einbeita okkur að því hvernig á að ná hávaðabælingu.
Ein aðferð er að nota marga hljóðnema til að bæla gögn. Söfnun gagna frá mörgum stöðum mun leiða til þess að tæki fá svipuð (en samt aðgreind) merki. Raddmerkið sem hljóðneminn tekur við nálægt þeim sem talar er umtalsvert sterkara en aukahljóðnemann. Tveir hljóðnemar fá ekki raddbakgrunnshljóð með svipaðan merkisstyrk. Dragðu frá hljóðupplýsingunum sem safnað er með sterka raddhljóðnemanum og aukahljóðnemanum og afgangurinn er raddupplýsingarnar. Því meiri fjarlægð sem er á milli hljóðnema, því meiri merkjamunur á nær og fjær hljóðnema, sem gerir það auðveldara að nota þetta einfalda reiknirit til að bæla niður hávaða. Hins vegar, þegar þú ert ekki að tala, eða þegar þú býst við að raddgögn breytist með tímanum (svo sem þegar þú gengur eða hleypur, og síminn þinn heldur áfram að hrista), mun virkni þessarar aðferðar minnka. Hávaðabæling af mörgum hljóðnema er vissulega áreiðanleg, en það eru gallar við viðbótarvélbúnað og vinnslu.
Svo, hvað ef það væri aðeins einn hljóðnemi? Ef fleiri hljóðgjafar eru ekki notaðir til sannprófunar/samanburðar mun ein hljóðnemalausn treysta á að skilja móttekna hávaðaeiginleika og sía þá út. Þetta tengist áðurnefndum skilgreiningum á stöðugu og óstöðvandi hávaða. Hægt er að sía út stöðugan hávaða í gegnum DSP reiknirit, á meðan óstöðugur hávaði veldur áskorun, geta djúp taugakerfi (DNN) hjálpað til við að leysa vandamálið.
Þessi aðferð krefst gagnasafns til að þjálfa netið. Þetta gagnasafn samanstendur af mismunandi (stöðugleika og óstöðugleika) hávaða og skýru tali, sem skapar samsett hávaðasamt talmynstur. Færðu gagnasafnið sem inntak til DNN og sendu það út með skýrri rödd. Þetta mun búa til taugakerfislíkan sem mun útrýma hávaða og gefa aðeins skýra ræðu.
Jafnvel með þjálfuðum DNN, eru enn nokkrar áskoranir og vísbendingar sem þarf að íhuga. Ef þú vilt keyra í rauntíma með lítilli leynd þarftu sterkan vinnslukraft eða minna DNN. Því fleiri breytur í DNN, því hægari hlaupahraðinn. Hljóðsýnishraðinn hefur svipuð áhrif á hljóðbælinguna. Hærra sýnatökuhlutfall þýðir að DNN þarf að höndla fleiri breytur, en aftur á móti mun það ná meiri gæðum framleiðsla. Mjóband raddsamskipti eru kjörinn kostur fyrir hljóðbælingu í rauntíma.
Þessi tegund af vinnslu er allt ákafur verkefni og tölvuský er mjög fær í að klára slík verkefni, en þessi aðferð eykur leynd verulega. Með hliðsjón af því að menn geta áreiðanlega greint seinkanir sem eru um það bil 108 millisekúndur eða meira, þá er viðbótartöfin sem stafar af vinnsluskýjatölvu greinilega ekki tilvalin niðurstaða. Hins vegar að keyra DNN á brúninni krefst snjallra aðlaga. CEVA er alltaf skuldbundið til að bæta radd- og talvinnslugetu okkar. Þetta felur í sér fullgilt talskýrleika og skipanaþekkingaralgrím - þessi reiknirit veita skýr samskipti og raddstýringu jafnvel á brúnum. Velkomið að hafa samband við okkur og hlusta í eigin persónu.
