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2.语音增强短时谱估计算法——幅度谱减法

谱减法基本思想是从带噪语音的频谱估值中减去噪声频谱估值，从而得到纯净语音频谱估计值 1、幅度谱减法使用基础需要对语音的短时幅度谱进行估计，这种方法没有使用参考噪声源，但他假设噪声是统计平稳的，既有语音期间与无语音间隙噪声振幅谱的期望值相等...，用无语音期间的噪声频谱估计值代替有语音期间的谱减法使用基础： 1）噪声信号与语音信号是互不相关的，在频域上是加性关系 2）背景噪声环境相对于语音区域来说是近似稳态的 3）如果背景噪声环境变化到一个新的稳态...，则应该留有300ms用于估计新的背景噪声 4）对于缓慢变化的非平稳噪声环境，谱减法中有语音活性检测环节，一边是是判断并进行调整 2、算法过程图片

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工具系列 | H5自定义视频播放器实现

一、H5视频、声频常用方法 1.canPlayType(); 检查浏览器是否能够播放指定的视频、声频。使用canPlayType()方法检查浏览器是否能够播放指定的视频、声频。...如果播放位置在视频、声频的结束位置，代表声频、视频播放结束。注：该属性为只读属性。...值说明 true 指定视频、声频反复播放 false 指定视频、声频不反复播放返回值布尔值，如果视频、声频反复播放返回true；如果视频、声频不反复播放返回false; JavaScript 语法...、声频是否是暂停。...值说明返回值布尔值，返回true：声频、视频暂停；返回false：声频、视频没有暂停。

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超声波运动传感技术解析

超声波运动传感技术解析去年秋季，某机构推出了基于超声波的运动检测功能，使智能语音助手用户能够在检测到（或未检测到）特定类型运动时启动预设动作序列。...多普勒传感通过检测信号频谱中的频移（由运动物体反射引起）来识别运动，这种频移类似于警车驶近或远离时听到的声频变化。飞行时间传感则通过监测反射信号到达时间的变化来检测环境变化。...误报处理最大算法挑战是在保持高检测精度的同时降低误报率。因AI长尾问题（众多罕见事件可能误导检测器但训练数据中代表不足），降低误报尤为困难。...量产设备存在振幅和相位响应差异，且难以在不影响良率下控制扬声器在超声频段的响应。...检测次要运动困难因其超声频谱信噪比远低于主要运动，而检测低信噪比事件常导致高误报率。但同时检测次要运动对识别用户进入房间后的持续存在至关重要。

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什么是运放噪声频率曲线？怎么算噪声有效值？只需要3个公式！

什么是噪声频率曲线？什么是等效输入噪声？噪声和带宽是什么关系？什么是闪烁噪声、什么是白噪声？本文章带你一次看个够，千字长篇分析，仿真文件已经整理的明明白白，先收藏，后阅读。...同样的道理，我们也可以通过手册的噪声频率曲线来计算放大倍数为1时的噪声有效值，原理都是一样的，当熟悉了计算过程后，就直接用仿真来算了，不用我们一步一步手算。

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NSD 或 PSD 是噪声的频域表示

SAR ADC 对带内噪声频谱的处理特性.理论&仿真 “噪声频谱密度（Noise Spectral Density, 简写 NSD 或 PSD）是噪声的频域表示。”...热噪声（Johnson Noise）热噪声的功率谱密度是常数：：玻尔兹曼常数 J/K ：绝对温度 (K) ：电阻 (Ω) 总噪声电压（RMS）：这说明白噪声在频域是平的，所以我们常说“白噪声频谱是平坦的.../¯\_/¯¯\_/¯\_¯| 随机波动频域： S_n(f) |——————— 平坦 ———————| (白噪声) 噪声频谱密度...vs 总噪声噪声频谱密度是把“时域随机噪声”转换到频域的能量分布方式：它告诉你每个频率段的噪声强度；而噪声功率谱密度 = 频域能量密度，其积分面积 = 总噪声功率（或方差）。

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安声科技刘益帆：打造声场主动降噪技术壁垒，用产品化方案精准切入大家电场景 | 镁客请讲

“声全息实时技术的难度在于计算量非常庞大，声频平均的提升会带来系统计算量呈指数状递增，如果要将降噪频率从300Hz提升10倍到3kHz，计算量将增加约1000倍。” ?...刘益帆介绍，在全球有代表性的5家专业从事声场主动降噪公司中，其中3家覆盖的声频上限仅有300Hz，1家为1000Hz，而安声做到了3000Hz。...“因散热需求大多家电均内置了风扇，以及相关元器件在运行时也会有声波产生，所以大多家电产品的噪声频率都在千赫兹以上，如油烟机可达2000Hz，空调在1500Hz左右，吸尘器更是高达3000-5000Hz，...以空调为例，安声通过在空调风扇的风道中装入了麦克风和喇叭，其中麦克风用于检测噪音数据，喇叭用于发出同等频率的声波进行抵消，这种降噪效果几乎可以达到完全静音。

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LDO的噪声来源、抑制方法

LDO 的总输出噪声才是表征 LDO内部噪声抑制的参数，一般在电气特性表里用单位µVRMS 表示，或者在噪声频谱密度图上表示。...不同CFF 下的噪声频谱密度图。可以看出， CFF 越大，噪声从低频开始都能被很好的抑制。CFF 太小的时候，抑制噪声的作用就不太明显。...当频率很高的时候，不管用多大的CFF ，噪声频谱密度相差不会太大。所以，增加合适的前馈电容CFF ，对改善 LDO 低频噪声有非常好的效果。

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明厨亮灶视频监控分析系统

明厨亮灶视频监控分析系统依据分布式架构、云计算技术、云储存、声频和视频数据信息分析系统解决方法等新技术的挑选，完成厨房餐厅各涉及到食品卫生安全运作环节的综合性监管规定。...明厨亮灶视频监控分析系统依据AI智能化识别算法实时检测，及时发现餐厅厨房职工配戴不合规情况，开展警报和提醒，提升职工规范的执行率，保证厨房卫生标准和食品卫生安全。

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人脸检测——笑脸检测

前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?

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微信域名检测-域名检测-域名安全检测-域名拦截检测

再用微信域名检测接口去检测短网址域名。如果出现拦截，可更换短网址域名重新生成短网址，从而能保证新生产的短网址不会被微信拦截。...接口介绍请求参数名称类型必须说明url String 是网址可参见接口文档短网址生成可参考这里返回样例// 检测正常{ "code": 200, "msg": "成功", "taskNo": "...41020892700032664119", "charge": true, "data": { "message": "正常", "result": true }}// 检测不正常

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什么是相位噪声：相位抖动

图片信号源中的相位噪声术语相位噪声用于描述由于信号的随机相位变化而产生的相位抖动所产生的噪声频谱。噪声来自电路中的一般噪声，表现为相位抖动。...相位噪声基础知识相位噪声是由于存在相位抖动而散布到信号两侧的噪声频谱。相位噪声对 RF 设计人员尤为重要。相位抖动本身表现为相位噪声，散布在主要有用载波的任一侧。...图片鉴于频率合成器的工作方式，相位噪声频谱或轮廓在环路带宽内会发生变化，但最终它会随着载波偏移量的增加而下降。...波动表现为边带，边带表现为在信号两侧扩散的噪声频谱。相位抖动：相位抖动是用于查看相位波动本身的术语，即相位位置与任何给定时间纯信号的预期偏差。因此，相位抖动以弧度测量。

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EEMD算法原理与实现

这些 IMF 分量之间的频率往往不同，这就为其在谐波检测方向的使用提供了一种思路。...为此，Huang将白噪声加入待分解信号，利用白噪声频谱的均匀分布，当信号加在遍布整个时频空间分布一致的白噪声背景上时，不同时间尺度的信号会自动分布到合适的参考尺度上，并且由于零均值噪声的特性，经过多次平均后...EEMD分解算法基于白噪声频谱均衡的分布特点来均衡噪声，使得频率的分布趋于均匀。添加的白噪声不同信号的幅值分布点带来的模态混叠效应。

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【目标检测】SSD目标检测

场景文字识别目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像，输出为检测结果，无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。...共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。

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multisim怎么仿真运放噪声频率曲线？怎么算噪声有效值？只需要3个公式！有仿真文件

什么是噪声频率曲线？什么是等效输入噪声？噪声和带宽是什么关系？什么是闪烁噪声、什么是白噪声？本文章带你一次看个够，千字长篇分析，仿真文件已经整理的明明白白，先收藏，后阅读。...同样的道理，我们也可以通过手册的噪声频率曲线来计算放大倍数为1时的噪声有效值，原理都是一样的，当熟悉了计算过程后，就直接用仿真来算了，不用我们一步一步手算。

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cvpr目标检测_目标检测指标

特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...(b) 最近的检测系统选择仅使用单尺度特征来加快检测速度。 © 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构，就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。...在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。深度卷积网络目标检测器。...OverFeat 采用了类似于早期神经网络人脸检测器的策略，将 ConvNet 用作图像金字塔上的滑动窗口检测器。...然而，多尺度检测仍然表现更好，尤其是对于小物体。使用多层的方法。最近的一些方法通过在 ConvNet 中使用不同的层来改进检测和分割。

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就绪检测&存活检测---实验

检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod...Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测...periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live，然后休眠60秒，然后删除这个文件，然后再休眠6分钟在创建容器后的一分钟内文件是存在的，然后一分钟后文件删除了，我们检测不到了这个文件...5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测...，检测时候发起连接我们的8080端口，但是端口肯定是不通的，然后一秒以后自己知道是失败了，然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml

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基于 Mtcnn(人脸检测)+Hopenet(姿态检测)+Laplacian(模糊度检测) 的人脸检测服务

写在前面工作原因，顺便整理博文内容为一个人脸检测服务分享以打包 Docker 镜像，可以直接使用服务目前仅支持 http 方式该检测器主要适用低质量人脸图片识别理解不足小伙伴帮忙指正，多交流...最终，O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。影响因子（原始图像的比例跨度）(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行缩放，可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的缩放因子，控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致更多的金字塔层级，可以检测到更小的人脸，但会增加计算时间。...较大的影响因子可以加快检测速度，但可能会错过较小的人脸。因此，选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。...较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸，但可能会增加虚警（错误接受）的机会。较大的最小面容参数可以减少虚警，但可能会漏检一些较小的人脸。

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OpenCV检测篇（二）：笑脸检测

前言由于本文与上一篇OpenCV检测篇（一）：猫脸检测具有知识上的连贯性，所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇，前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测其实也没什么可省略的，因为跟在opencv中，无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等，套路都是一样的。正所谓：自古深情留不住，总是套路得人心。...前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数，这里就不再详细赘述。...这里只说一下笑脸检测的流程，显然也都是套路： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测检测的时候用的都是同一个函数，也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是：笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态，因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。

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OpenCV检测篇（一）：猫脸检测

猫脸检测喵星人真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外，还悄悄多出了猫脸检测器呢。...今天我们就来试一下这个猫脸检测到底是什么样的？基于OpenCV的猫脸检测十分简单。用Python的话只有区区20行代码。...——检测对象的最小尺寸 5.maxSize——检测对象的最大尺寸代码按照惯例，注释齐全，无需多说。...下，人脸检测、行人检测、人眼检测等都是同样的道理，同样的流程。...只需要把最开始相应的检测器换掉，然后按照实际情况调节detectMultiScale()的参数即可。比如以下是人脸检测的效果：

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【CCD图像检测】1：图像检测概述

对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道，并能识别起跑线，在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...对于检测系统而言，主要就是将外部对我们有用的信息给提取出来，然后再交付MCU进行计算和控制，提取出控制所依赖的一些数据，来调节小车运行参数。...但是CCD摄像头基本上没有这种情况，而且在北京科技大学奥运场馆内举行的全国总决赛时，各大参赛队员绝大多数使用的是CCD检测方式，可见这是趋势。 1.1.3功耗。...对于MCU而言，可以轻易对跳变信号进行检测，故能对视频信号的时序进行正确判断。

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