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噪音猎人”

今天,给各位介绍一群“不务正业”的腾讯人,他们在江湖上被称作“噪音猎人”。 他们沉浸在实验室,也穿梭在菜市场、游荡在马路边。 噪音是他们的猎物,被狙击、捕获、并销毁。 他们的日常工作就是和噪音打交道——采集它,并消灭它。 同事戏称他们是“噪音猎人”。 和噪音作战! 为什么要死磕噪音? “电话早在一百多年前就发明了,但是人类却一直没有解决通话噪音的问题。” 因此,想要消除噪音,只需要识别噪音,再进行主动干预。 这个看似简单的答案却困扰了技术人员上百年,因为其难点在于识别哪些是噪音。 她说,“好像施展了魔法,我耳中的噪音被猎人带走了。” 然而,施展魔法的噪音猎人,一开始的研发并不顺利。 这群噪音猎人,也是腾讯“不务正业”产业人的一个缩影,他们在街巷之间捕获噪音,也狙击噪音,唤醒沉睡的耳朵。 他们正在用技术不断改善这个世界,让世界的边角细节,更加清晰。

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iOS噪音

前言 最近在办公室觉得有点吵,然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音,在App Store下载了几款测噪音软件,使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。 分贝dB 首先要测量噪音,必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝(dB),分贝的定义如下: SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压,p(ref)为参考声压,一般取2*10E 就是说噪音每增加20dB,声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单:调用系统麦克风,根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是,实现的过程可是坑满满。 转化公式 获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ,如何转化为我们所要的噪音值呢?在网上找了很多资料都没有结果,于是就自己摸索转化公式。 其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB,两者之间差了50dB,也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点,0dB作为Max值

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    Kotlin 基础 | 拒绝语法噪音

    Kotlin 在降低代码复杂度上下了大功夫,运用一系列新的语法特性降低语法噪音,以求更简单直白地表达语义。

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    笔记本电脑常识:噪音

    ,风扇的使用频率就会越高,从而导致产生过多的噪音,因此降低笔记本的内部发热量可以有效降低风扇产生的噪音; 1.2 机械硬盘读取数据时产生 现在依旧有大部分笔记本用户配置的硬盘是机械硬盘,当笔记本工作时 ,硬盘就会进行数据的读写操作,当硬盘运行的负载过大时,产生的噪音也就越。 并且硬盘转速越高就会产生越大的噪音。因此降低运行的负载,或是降低硬盘转数可以降低硬盘使用噪音。这个噪音很小却又无法避免,所以硬盘固定稳定就可以了。 1.3 光驱工作时产生(几乎淘汰) 光驱工作时产生的噪音很大,不过现在网络越来越发达,这种东西也越来越少见了,好在光驱只是使用时才会产生噪音。 二、降噪方法 电脑最大的噪音多数来源于笔记本散热风扇。那么,笔记本 电脑噪音大怎么办呢?下面我们来看具体解决方法吧。

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    iOS噪音计原理、分贝计

    最近在办公室觉得有点吵,然后想测一下噪音,在App Store下载了几款测噪音软件,都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。 分贝dB 首先要测量噪音,必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝(dB),分贝的定义如下: SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压,p(ref)为参考声压,一般取2*10E 就是说噪音每增加20dB,声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单:调用系统麦克风,根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是,实现的过程可是坑满满。 转化公式 获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ,如何转化为我们所要的噪音值呢?在网上找了很多资料都没有结果,于是就自己摸索转化公式。 其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB,两者之间差了50dB,也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点,0dB作为Max值

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    Linux系统噪音统计(osnoise tracer)

    这些打断事件对一个普通线程来说,就相当于噪音一样的存在。 从Linux 5.14-rc1开始引入了一个新的tracer---(osnoise tracer)。 就是从一个线程thread的角度把这些噪音全部详细统计出来。 上图中 在1秒内普通线程(pid=98) 受到的各个干扰事件的次数和cpu available百分比等都可以显示出来。 上面的interference 5说明在一个采样周期内被打断了5次(包括4次中断和一次a.out线程事件产生的噪音),上面的每一次打断都有事件名称和对应的时间统计: 1232+1222+1192+1262

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    与脑波相关的节拍和噪音

    双耳节拍 粉红噪音 粉红噪声在较低频率下具有较高的能量,较高频率下具有较低的能量。由于粉红噪声类似在频谱图中偏红的粉红光谱,因此被称为粉红噪声。

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    损失函数的“噪音免疫力”

    最重要的一个结论就是:MAE损失,即平均绝对误差,是噪音鲁棒的,而我们最常用的交叉熵则容易受到噪音的影响。 ? 、对称噪音、非对称噪音噪音:在这里指的是标签错误的样本。 换言之,有噪音的情况下的最优模型,跟没噪音一样。(听起来是不是不可能?) 甚至,当噪音时对称噪音时,该损失函数理论上是完全抗噪的。 1.理论推导: 下面我们来推导一下: 首先假设我们面对的是对称噪音噪音比为. 这相当于,在二分类问题中噪音比不超过50%,三分类问题中噪音不超过66%,十分类问题中噪音不超过90% ,都跟没噪音一样! 2.基于直觉的理解: 推导出上面的结论,我当时也十分的惊讶,居然这么神奇。

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    噪音对比估计NOISE-CONTRASTIVE ESTIMATION (NCE)

    噪音对比估计NOISE-CONTRASTIVE ESTIMATION (NCE) 噪声对比估计是一种采样损失,通常用于训练具有较大输出词汇量的分类器。在大量可能的类上计算softmax开销非常大。

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    课程笔记6--fMRI的噪音来源

    BOLD fMRI包含多种来源的噪音,与设备本身和被试本身相关 噪音的来源 -系统内自由电子的热运动 -磁场和其梯度的不稳定性 -头动及其对磁场的交互影响 -生理影响:心跳、呼吸,co2浓度 这些噪声如何在数据内出现 漂移: 在fmri中的单个体素强度信号随时间的缓慢变化(低频噪音),扫描器的不稳定是漂移的主要成因,因为即使是对尸体的扫描中也可以看到漂移,不过生理噪音也是很重要的 我们需要在预处理与进行数据分析时都考虑到漂移的问题 生理噪音 呼吸与心跳也会在特定的频率上产生噪音,它可以在数据分析中被建模出来,但是如果TR(扫描的重复时间)太低了,就会存在一些混淆的问题。 建模fmri噪音 许多噪音部分可以在分析之前被去除,包括低频漂移与图片的异常值鉴别,不过是无法去除所有噪音的,有一些显著的自相关还是经常会留在信号内的。 我们可以看到噪音在全脑不同组织和位置的分布是不一样的,因此这个噪音是非常复杂的。 ?

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    主机常见噪音 的原因 及 降噪方法

    主机常见噪音 CPU风扇噪音 CPU风扇主动散热 Reason:主动散热 是始终保持高速运转; 被动散热 是只有CPU温度过高时才会提速运转。 CPU风扇积灰 Reason:CPU风扇与灰尘的长时间的运动摩擦,最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution:清灰。 CPU风扇轴承缺油 Reason:CPU风扇轴承与扇叶最容易引起噪声,在长期使用后,风扇轴承会因为缺油而变得摩擦,所以导致发非常大的噪音。 电源风扇噪音 Reason:属于老化,再加上长时间的运动摩擦,最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution:在风扇轴承上滴几滴机油,再用小毛刷,将电源旁边和里面的灰尘扫净即可。 硬盘噪音 Reason:硬盘噪音一般是由于装机器的时候螺丝没上紧,所到导致在使用运行计算机过程中,硬盘会受到风扇的震动,结果就变成了电脑噪音。 Solution:把螺丝上紧点就行了。

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    噪音:让生成模型稳定训练的技巧

    Generative Adversarial Networks (GANs) are notoriously hard to train. In a recen...

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    Webrtc回声消除模式(Aecm)屏蔽适宜噪音(CNG)

    舒适噪音生成CNG(comfort noise generator)是一个在通话过程中出现短暂静音时用来为电话通信产生背景噪声的程序。 Echo Cancellation kEcAecm, // AEC mobile}; SetAecmMode接口 只需要将enableCNG为false即可屏蔽舒适噪音

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    服务器爆炸、数据中心失火:两人丧命

    服务器爆炸后,数据中心技术人员和另外一名人员因吸入浓烟而丧命。 两名技术人员在印度尼西亚雅加达Cyber 1数据中心的火灾中不幸丧命。 这次火灾发生在周四中午(UTC时间05点00分),当时位于雅加达南部玛姆庞(Mampang)Cyber数据中心Cyber大楼二楼的服务器“发生了爆炸”,这是一个中立的数据中心,也是众多数字化服务的大本营 服务器爆炸 南雅加达消防和救援服务负责人Herbert Flider Lumban告诉《印度尼西亚商报》(Bisnis),几台服务器爆炸后,开始着火:“大火源头是在二楼的服务器机房,我们的人员进入后发现 ,大火源头就来自服务器机房。” AJPII服务器在检查损坏情况后于下午5点再次开启,现正常工作,Anga说:“目前,我们说APJII数据中心仍然是安全的,但我们当然会继续进行物理检查,我们的团队会继续待命,”他说。

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    现代数据中心标准COTS服务器的演进

    数据中心内的x86商用成品(COTS)服务器的标准化已经经过了很长时间,因为该架构提供了多功能、低成本、易于集成、更有效地维护和管理配置文件,总而言之,其成本低于专用硬件的方式。 但目前业界出现了驱动数据中心服务器选择的新的需求,即需要数据中心服务器能够支持运营商的虚拟化、可编程性以及机器学习和高级实时分析带来的大量的数据集。 ? 性能提升的需求 NFV和SDN可能是最显著的工作负载,使可用的COTS服务器性能受到限制,但是下一代工作负载的范围和需求要远超于传统数据中心的架构:在大数据分析实施中实现大型数据集和动态实时应用程序;AI IHS Markit云数据中心研究实践高级研究总监兼顾问Cliff Grossner认为:“电信运营商和大型服务提供商对数据包处理的要求与传统数据中心的需求大不相同。 由于高级用例没有显示采用减速的迹象,因此平衡数据中心性能与提高标准服务器效率将是一个挑战。

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    课程笔记5--理解信号、噪音与血流

    SNR:信号的平均值与噪音方差的比值 CNR:两个信号差的平均值与噪音方差的比值 这两个参数可以分别从时间的角度和空间的角度来计算 ? 此时SNR就是A区域所有体素的平均值除以噪音的强度。噪音的强度怎么算呢?我们可以选取图像中不包含大脑的一个区域N。 由于没有大脑,我们认为这块区域只有单纯的噪音,因此噪音的强度可以用这块区域的标准方差来衡量。因此单张图像A区域的SNR就是 对应的CNR算法很相似,唯一的不同之处是我们有两个关心的区域。 我们要算的是这两个区域平均值的差和噪音大小的比值。CNR代表了两个组织的差异程度与噪音的比值。CNR越大,我们就能越清晰的分辨出这两块区域是不同的组织。 ? 但却是一个体素在两段不同的状态下的差异与噪音的比值。也就是实验操作后与实验操作前体素的平均值之差与这个体素的方差的比值。

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    前端-6个减少JavaScript错误噪音的技巧

    通过Web开发人员提供的这六个重要提示,了解如何减少JavaScript错误噪音并找到JavaScript zen。请继续阅读! ? 像Sentry这样的错误跟踪平台能够在开箱即用的环境中完成所有噪音。但是,为了获得最佳效果,您可以采取一些简单但改变游戏规则的步骤来增加信号并使迭代变得更加直接 - 甚至是愉快的。 这意味着事件会陷入更小,更易于管理的问题集中,这意味着您的问题流中的噪音更少,而关于代码损坏的电子邮件也会减少2:00。 从SDK中执行此操作非常理想,因为在客户端级别丢弃的错误不会到达Sentry的服务器,也不会计入您的帐户配额。 例如,您可能有一个构建过程,可以在部署新的JavaScript文件时从服务器中删除旧的JavaScript文件。如果您的用户从较旧的缓存脚本中触发错误,那么当Sentry下载它们时,它们将不再可用。

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