图示如下： 情景 情景1： android设备 位于互联网的服务器 情景2： android设备 WIFI路由（可能是家用的小路由等） ...想建立pc和手机之间的同步，我们需要依托adb来实现。我们看看adb是什么？...4.在pc上映射端口。该端口将某个android的端口，应该到pc的端口，然后我们就可以使用这个端口和设备进行通讯了。...在服务里启动监听服务，我们需要监听来自某个端口的消息，这个端口是手机和pc之间的同路。由于android 设备的特点，我们需要用java nio来实现监听，以提高性能。...3.实现监听服务里的消息响应，根据具体的业务需要，完成和pc之间的消息响应。
0.75m，光源与被拍摄卡片的角度保持在45°，以确保卡片表面不会有阴影产生； 2.使用荧光灯（D65/CWF/SP35）进行测试前，至少预热光源15 分钟； 3.测量反射性卡片表面的9 个点的照度和色温...设备：两条音频线，一台PC，两台手机 1.主播端的麦克风连接PC的扬声器，观众端的扬声器连接PC的麦克风； 2.PC循环播放48k语音样本（样本时长为10s）； 3.打开adobe audition进行录制...测试方法 观看直播过程中，主观判断视频画面中主播口型跟声音是否对得上 连麦-噪声抑制 主播和观众连麦模式下，主播→观众的噪声消除效果跟上个版本相比，噪声抑制效果没有变差。...测试方法 设备：音频线一条，播放语音样本设备、PC一台 1.主播端与观众端连麦； 2.把主播端手机放在消音室并固定位置，然后在消音室内使用可播放语音样本的设备播放噪声样本； 3....相同方法录制上一版本（保持相同的测试环境）； 6.新旧版本进行对比，选取相同的语音段和噪声段，算出信噪比。
对候选样本总体进行迭代，直到一个合适的样本产生。为了限制过度的突变和多余的噪声，我们用动量突变更新改进标准遗传算法。...二是确定原始音频样本和敌对音频样本之间的相似性。...实验结果： 在我们运行算法的音频样本中，在使用 Levenshtein 距离的最终解码短语和目标之间取得了 89.25% 的相似性；最终敌对样本和原始样本相关性为 94.6%。...本文提出的算法性能与表中数据结果有所不同，在几个迭代中运行算法可以产生更高的成功率，事实上，在成功率和相似率之间很明显存在着权衡，这样就可以通过调整阈值来满足攻击者的不同需要。...实验结论： 我们在结合遗传算法和梯度估计的过程中实现了黑盒对抗，它能产生比每个算法单独产生的更好的样本。 从最初使用遗传算法使大多数音频样本的转录近乎完美，同时还保持高度的相似性。
0.75m，光源与被拍摄卡片的角度保持在45°，以确保卡片表面不会有阴影产生； 2.使用荧光灯（D65/CWF/SP35）进行测试前，至少预热光源15 分钟； 3.测量反射性卡片表面的9 个点的照度和色温...设备：两条音频线，一台PC，两台手机 1.主播端的麦克风连接PC的扬声器，观众端的扬声器连接PC的麦克风； 2.PC循环播放48k语音样本（样本时长为10s）； 3.打开adobe audition进行录制...测试方法 观看直播过程中，主观判断视频画面中主播口型跟声音是否对得上 连麦-噪声抑制 主播和观众连麦模式下，主播→观众的噪声消除效果跟上个版本相比，噪声抑制效果没有变差。...测试方法 设备：音频线一条，播放语音样本设备、PC一台 1.主播端与观众端连麦； 2.把主播端手机放在消音室并固定位置，然后在消音室内使用可播放语音样本的设备播放噪声样本； 3....相同方法录制上一版本（保持相同的测试环境）； 6.新旧版本进行对比，选取相同的语音段和噪声段，算出信噪比。 ?
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。 记得给公众号加个星标，不会错过精彩内容。...freq * x) data = np.array(vals * (2 ** 15 - 1), 'int16').tostring() write_wave(path, data) 高斯白噪声...高斯白噪声直接使用 np.random.randn 函数即可。...最后，使用衰减因子而模拟振动的能量损失。 创建环形缓冲区，长度N = S / f，S 为采样频率，f 为基本频率。 向环形缓冲区填充高斯白噪声，作为初始值。...setparams 接受5 个参数，分别为声道数、样本宽度、样本采样率、样本帧数，‘NONE’ 和 ‘uncompressed’ 表明音频是非压缩的。
香农定理： -> 有噪声信道 在噪声信道中，如果物理带宽为BHz，信噪比为S/N，那么最大传输速率（数字带宽）： $最大传输速率=Blog_2(1+\frac{S}{N})(bps)$ 一般噪声采用分贝...在UTP和STP之间做了折中 在局域网中，使用最多的就是UTP，主要用到了12和36线对，一个用于收，一个用于发 把RJ45的水晶头面向自己，再按照顺序排序1~8 水晶头可以按照568A或568B...进行排列 568A 568B 白绿| 绿| 白橙| 蓝| 白蓝| 橙| 白棕| 棕 白橙| 橙| 白绿| 蓝| 白蓝| 绿| 白棕| 棕 直通线：用于不同设备之间互连（交换机-PC...） 568B-568B 交叉线：用于同种设备之间互连（PC-PC，交换机-交换机） 568A-568B 现在设备已自适应 光纤（光导纤维） 由极细的玻璃纤维构成，把光封闭在其中并沿轴向进行传播...以多个模式同时传输，LED产生的多束光 光源 光传输系统由：光源、传输介质（光纤）、探测器构成 LED和激光 LED便宜，传输距离短 激光昂贵，传输距离长 光纤断了怎么办？
作为压缩器和限制器时，可减少动态范围，产生一致的音量。作为扩展器时，它通过减小低电平信号的电平来增加动态范围。a....① 混响混响是音源发出的声音，和经过环境反弹后发出的声音（到达耳朵分不出先后）混在一起，从而产生具有空间感的声音。...降噪降噪：降噪阈值降噪幅度：噪声降低幅度（建议6~30dB之间)仅输出噪声：仅预览噪声f....高级设置频谱衰减率：当音频低于噪声基准时处理的频率的百分比平滑：分析后变化非常大的频段（如白噪声）将以不同于恒定频段（如60Hz嗡嗡声）的方式进行平滑精度因数：控制振幅变化（建议5~10之间）过渡宽度：...噪声和所需音频之间的振幅范围FFT大小：确定分析的单个频段的数量（建议4096~8192之间）噪声样本快照：捕捉的音频样本中包含的噪声快照数量（值为4000时最适合生成准确数据）7、立体声声像声像指（人耳感知到的
iSAC：WebRTC 音频引擎的默认编解码器，针对 VoIP 和音频流的宽带和超宽带音频编解码器。 iLBC：VoIP 音频流的窄带语音编解码器。...NetEQ For Voice：针对音频软件实现的语音信号处理元件。NetEQ 算法是自适应抖动控制算法以及语音包丢失隐藏算法，能够有效的处理网络抖动和语音包丢失时对语音质量产生的影响。...Noise Reduction：NR，噪声抑制。 Video Engine 视频处理引擎 VPx 系列视频编解码器是 Google 大佬收购 ON2 公司后开源的。...WebRTC 通信原理 媒体协商 媒体协商也就是让双方可以找到共同支持的媒体能力，比如双方都支持的编解码器，这样才能实现彼此之间的音视频通信。...点击链接了解详情并购买 本书从基本概念、基础应用和综合案例系统介绍WebRTC技术的原理与应用，提供了前后端整体解决方案：PC-Web端使用的是React技术，后端使用的是Golang技术，移动端使用的是
虽然这种方法每秒能产生高达24000个样本的音频，但是将这种序列生成方法用在实际的产品中还是太慢了。...但关键的一点是，每个样本的生成不依赖于任何先前生成的样本，这意味着我们可以同时生成第一个和最后一个词，以及两者之间的所有内容，如下面的动画所示。...图2 新WaveNet模型使用白噪声为输入，并行合成所有样本 在训练过程中，学生网络开始时处于随机状态。给予它随机白噪声作为该网络的输入，它的任务就是产生连续的音频波形来输出。...另一方面，教师和学生都为每个音频样本的值输出了一个音频采样值的概率分布，这个训练的目的是尽量减少教师分布与学生分布之间的KL散度。...每什么差别，但是由此产生的系统能够产生高保真度语音采样速度比以前快了20倍以上，并已经部署通在谷歌助理上，用来生成像英语和日语等语言的高质量人声。
如果有另外一个设备同时发送数据，两个设备发送的数据会产生冲突。 终端设备检测到冲突之后，会马上停止发送自己的数据，并发送特殊阻塞信息，以强化冲突信号，使线路上其他站点能够尽早检测到冲突。...橙白、橙、绿白、蓝、蓝白、绿、棕白、棕 光纤 使用光信号传输数据 分类 线缆类别 单模光纤 传输一种模式的光 传输距离更长 多模光纤 传输多种模式的光 使用电信号传输数据(同轴电缆,双绞线) 传输设备...pop3邮局协议 接收邮件 OICQ 传输层 作用：数据分段 应用层产生的数据过大，所以进行数据分段 根据数据要求不同，封装不同的传输层协议 协议 TCP 传输控制协议 可靠 面向连接的协议...（除了接收端口） 3、转发 交换机收到单播数据帧，查找mac地址表进行转发 1、PC1发送数据之前会查找自己的ARP缓存表，如果ARP缓存表中没有对应IP地址的MAC地址就会通过ARP协议获取 2、PC1...检查目的IP地址，接收 PC2会将源ip地址和源MAC地址放入自己的ARP缓存表 5、PC2会发送ARP Reply响应报文 6、交换机收到单播报文之后，学习源mac地址与接收端口之间的对应关系。
想要双绞线如何避免信号失真和噪声问题，我们需要了解噪声是怎么来的，这里需要介绍一点物理知识： 信号噪声来自于网线周围的电磁波，影响网线信号传输的电磁波主要有两种，第一种是液晶显示设备泄漏的电磁波，第二种是相邻的网线产生的电磁串扰...，信号传输依靠的是电流，电流在经过网线周围周围就会产生电磁波，网线之间的电磁波干扰被称为串扰。...要解决上面两种电磁波的问题，通常有下面的方式： 第一种通过双绞的方式让电流通过不同的方式以螺旋的方式传输，其中两根信号线中产生的噪声电流方向就会相反，这时候信号依然可以正常传输，但是噪声得到了控制。...第二种电磁串扰问题可以通过绕线的方式来解决，由于绞线之间本身就有十分规律的间隙，正反信号之间的距离通过缠绕的方式进行抵消，所以哪怕相邻只要互相缠绕方式正确就可以让噪声进行抵消。...所以网线螺旋缠绕方式本身是有讲究的，既可以解决电流本身掠过其他电磁波设备产生的噪声，又可以防止不同网线交叉的电流产生的电磁波噪声。
函数介绍 matlab里和随机数有关的函数： （1） rand：产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数。 （2） randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。...高斯白噪声中的高斯是指：概率分布是正态函数，而白噪声是指：它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。...matlab高斯白噪声函数介绍：——wgn( )、awgn( ) WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。...若要产生一个均值0，方差为0.0965 的高斯白噪声，不可直接用WGN（N，1，0.0965）产生（单位不对应） 对高斯白噪声，其方差和功率（单位为W）是一样的。...参考来源 matlab 中产生高斯白噪声 高斯白噪声及Matlab常用实现方法 关于dB 分贝 Matlab产生高斯白噪声 MATLAB产生特定功率谱密度的高斯白噪声的两种方法 版权声明：
在网络的中心部分是由固定网络和移动网络搭建的基础架构，各个通信节点（图中虚线圈出的节点），比如：各个路由器和转发器，负责信息传输，维持信息通路。...网络通信的非对称性 通常客户与服务器之间是由客户发起请求，服务器将请求的文本、音频、视频传给客户端。不同的传输方向，数据的流量有很大的差别。...信息包含了一切可能传播的内容，例如：文字、图形、图像、音频和视频等等。信号是信息表示和传输的载体。...在有噪声的情况下，信道容量由带宽和信噪比决定。给定了带宽和信噪比，就能够描述信道容量。香农定理描述了在有限带宽条件下，有随机热噪声的信道的最大传输速率，确定了它与信道带宽和信噪比之间的关系。...其中一个原因是香农定理只考虑了热噪声（白噪声），而没有考虑脉冲噪声等因素。
文 | 拍乐云 早期的音频系统都是基于声音的模拟信号实现的，在声音的录制、编辑和播放过程中很容易引入各种噪声，从而导致信号的失真。...为了使得数字音频可以被高效地压缩存储并高品质地还原，数字音频的编码技术就变成至关重要的一个部分了。...浊音的语音激励近似为：脉冲信号 清音的语音激励近似为：白噪声 所以整个语音产生可以描述为一个系统，叫Speech Source-Filter Model，如下图所示： 从这个模型我们可以看出来，语音的激励本身不是脉冲信号就是白噪声...语音抽样信号s(n)和激励信号u(n)之间的关系可以用下列简单的差分方程来表示： (2) p阶线性预测是根据信号过去的p个取样值的加权和来预测信号的当前取样值s(n)的: (3) 预测误差定义为...另外增益模型也可以利用激励信号的为白噪声的均方误差为1且自相关函数为0的特性得出： (9) PS: 即使在浊音的情况下，由于一串脉冲信号在大部分时间也是非常小的，所以使用最小的预测误差e(n)逼近
，不用担心，SingSong 还能生成 30S 的配乐： 从音乐技术角度来看，SingSong 改进了两个关键的领域：源分离和音频生成建模。...然后，采用 AudioLM —— 一种涉及中间表示层次结构的音频无条件生成模型 —— 适用于在给定人声乐器的条件下生成音频到音频的建模，并以监督的方式在源分离数据上训练它。 ...初步实验结果表明，模型强烈倾向于从源分离的声音中几乎听不见的伪音重建乐器 —— 当输入孤立的声音时，这些模型产生了无意义的输出。...在训练过程中，研究分别使用声源分离的人声和乐器作为输入和目标，在输入中添加白噪声，以隐藏在源分离人声中存在的乐器残留。...研究发现（1）噪声 (noise)：在语音输入中添加白噪声以掩盖源分离伪噪声，以及（2）S-SA：从默认 AudioLM 特征 (SA-SA) 中去除人声的声学代码，导致了强泛化。
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