聲道測試軟體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

音響師寶典

為了解決聲道測試軟體的問題，作者王明臣 這樣論述：

本書分為三篇：基礎理論與實踐篇、操作應用與技能篇和數位音響技術篇，書中主要介紹音響技術的基本原理、各種音響設備的基本功能及工作原理與基本操作方法，具體介紹了音響系統的連接調整方法與使用技巧，重點介紹了調音台與周邊設備以及功放音箱的使用調整方法和故障的檢測判斷方法。同時，本書對於數位聲頻技術、數字調音台、數位音訊信號的網路傳輸等基本原理和應用也作了具體的分析和講解，對數位音訊系統測試軟體Smaart和建築聲學軟體EASE的原理和使用也作了較具體的介紹。

聲道測試軟體進入發燒排行的影片

用於點餐系統的語音識別技術之研究

為了解決聲道測試軟體的問題，作者黃健瑋 這樣論述：

普遍語音辨識系統都是基於循環神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)進行建模與研究，但近幾年卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)在深度學習的表現相當醒目，例如：圍棋的AlphaGo就是使用CNN做為神經網路進行建模的，雖然大部分的CNN主要進行圖像辨識分類，但CNN也能套用在語音辨識上。本論文以CNN為架構，實現對語音訊號進行分類的研究。在語音訊號進行特徵擷取前，先進行譜減法降噪的前處理，濾除訊號中的環境噪音，進而提升辨識準確率。接著採用梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficie

nts, MFCC)法進行語音訊號的特徵擷取，然後將MFCC處理所取得的特徵參數，放入CNN進行學習，並輸出學習過程與結果圖表，藉由分析圖表的數值，便能簡單看出訓練成果。透過觀察訓練學習過程中的差異變化與統計實測辨識的結果，來進行參數的調整與數據庫的擴增，達到提升辨識準確率的改良而獲得實用的神經網路模型。

即時語音處理實踐指南

為了解決聲道測試軟體的問題，作者葛世超 這樣論述：

本書主要介紹基於互聯網場景的互動式即時語音處理流程，內容涉及智慧語音助手、智慧音箱、音/視訊會議等，具體包括即時語音信號處理、數位音效、網路傳輸編/解碼和語音喚醒識別四部分。   在闡述各部分內容時，本書從基本概念和原理入手，將理論和實踐相結合，並細緻分析了極具商業價值的實例，以説明讀者瞭解相關演算法在工程上是如何實現的。另外，為便於有興趣的讀者快速進行演算法驗證並將其改進和應用到實際的項目中，作者也開源了書中演算法的源碼。   對於語音技術零基礎的讀者，建議按照本書的編排順序閱讀；本書也適合有一定語音理論基礎的高等院校相關專業本科生和研究生；對從事語音相關產品的非技術人員來說，可從本書瞭解語

音處理的主要內容和技術難點，對從事語音工程開發的技術人員來說，本書開源了一些極具商業價值的源碼工程，具有較高的參考價值。   葛世超，碩士，畢業于西安電子科技大學雷達國防重點實驗室，先後任職于阿裡巴巴、rokid和Zoom，從事語音演算法工作。 呂強，學士，吉林大學通信工程專業畢業，原微鯨電視系統軟體音訊專家。 錢思沖，武漢理工大學博士，2016年至2018年在rokid從事麥克風陣列信號研究，目前主要研究語音信號盲源分離。 張博倫，碩士研究生，畢業于中國海洋大學海底科學與探測技術教育部重點實驗室。畢業後先後從事水聲、音訊信號處理等工作。 張碩，畢業于西安電子科技大

學和法國高等電力學院，先後任職於諾基亞和Rokid，從事語音演算法相關工作。   緒論1 第1章 信號處理 7 1.1 數位和類比頻率 7 1.2 離散傅裡葉變換8 1.2.1 實數DFT 9 1.2.2 複數DFT 10 1.2.3 負頻分量 10 1.2.4 DFT變換性質 10 1.3 FFT 11 1.3.1 FFT 結果舉例 12 1.3.2 實信號FFT 13 1.3.3 短時傅裡葉變換 14 1.3.4 STFT語音窗函數選擇 14 1.4 重疊相加法和重疊保留法 16 1.4.1 OLA 17 1.4.2 OLS 19 1.5 加權重疊相加法 21 1.5.

1 WOLA 計算過程 22 1.5.2 WOLA 窗函數選擇 22 1.6 濾波器組 23 1.7 語音預加重 27 1.8 高斯分佈 27 1.8.1 單高斯分佈 27 1.8.2 多維高斯分佈 29 1.9 HMM模型 31 1.10 卡爾曼濾波 32 第2章 發音機理和器件 34 2.1 語音的產生和接收 34 2.1.1 語音產生機理 34 2.1.2 發聲模型 36 2.1.3 發音單位 36 2.1.4 發音分類 37 2.1.5 聲音接收 37 2.1.6 聲音傳播 38 2.2 揚聲器 38 2.2.1 電學性能 38 2.2.2 聲學性能 39 2.2.3 底噪 40 2

.2.4 頻響特性 41 2.2.5 THD+N POUT 41 2.2.6 電壓（功率）和失真 42 2.3 麥克風 42 2.3.1 麥克風性能指標 42 2.3.2 麥克風的選擇 43 2.4 結構設計 45 2.5 音訊設備 46 2.6 聲學測試 49 第3章 語音端點檢測 59 3.1 特徵選取 59 3.2 判決準則 61 3.2.1 門限 61 3.3 VAD 實例 63 3.4 語音/非語音幀的初始參數 75 第4章 單通道降噪 79 4.1 譜減法 79 4.2 維納濾波 84 4.3 子空間降噪 86 4.4 WebRTC 單通道降噪實現 87 4.5 深度學習降噪

101 第5章 聲學回聲消除 106 5.1 回聲消除原理 106 5.2 自我調整濾波器 108 5.3 WebRTC 回聲消除演算法 113 5.4 Speex 回聲消除演算法 128 第6章 聲源定位 147 6.1 GCC演算法 147 6.2 SRP-PHAT演算法 149 6.3 MUSIC演算法 150 6.4 TOPS 演算法 152 6.5 FRIDA演算法 154 6.6 後處理抗噪 155 第7章 波束形成技術 162 7.1 麥克風陣列 163 7.2 常見波束形成方法 168 7.3 WebRTC 波束形成實例 174 7.4 後置濾波（Post-filterin

g） 187 第8章 盲源分離 196 8.1 基本概念及數學預備知識 196 8.2 盲語音分離預處理——PCA 199 8.3 頻域獨立成分分析法——FDICA 200 8.4 後置濾波處理 205 8.5 GSC 與ICA聯合估計 209 第9章 音效處理 214 9.1 聲道的分類 214 9.2 後端音效處理 217 第10章 語音編/解碼 227 10.1 LPC 編碼 230 10.2 SILK編/解碼 231 10.3 opus 編/解碼概覽 239 10.4 語音品質評估 247 第11章 語音網路傳輸 251 11.1 擁塞控制 252 11.2 NetEQ 266

第12章 語音喚醒 278 12.1 語音喚醒技術簡介 278 12.2 特徵提取 279 12.3 模型結構 284 12.4 計算加速 292 第13章 語音辨識 301 13.1 語音特徵提取 303 13.2 聲學模型 306 13.3 語言模型 310 13.4 YES 和NO識別實例 312 13.5 Kaldi 中文語音辨識 321 13.6 DeepSpeech 語音辨識 324 附錄A 本書涉及的專業術語 331  

一種用於中學生物科實驗課的多聲道揚聲器設計與製作

為了解決聲道測試軟體的問題，作者陳儀憲 這樣論述：

中文摘要聲音是大多數的動物辨識周遭環境變化的依 據，也是高等動物傳遞訊息的主要工具。為了要讓中學生有更多的機會研究聲音對動物行為的影響，本研究設計並製作了一個新穎的多聲道揚聲器，可以用於中學生物科實驗課。本研究亦測試此多聲道揚聲器對於斑蚊交配行為的影響。實驗流程如下：首先，錄製雄蚊與雌蚊振翅所產生的聲音頻率。其次，將 5 隻雄蚊與 5 隻雌蚊放入多聲道揚聲器的正六面盒子內，接著，播放雄蚊或雌蚊音頻的振翅聲音，並計算 1 分鐘內總追逐次數，共重複實驗 5 次。結果顯示，白線斑蚊控制組雄蚊與雌蚊的追逐次數為8.2±0.7 次 分鐘，而播放 650 Hz 與 1200 Hz 赫茲振 翅聲音的追逐次

數分別為1.2±0.4 次 分鐘與 11.2±1.3 次 分鐘。埃及斑蚊控制組則為 9±2.1 次 分鐘，播放 800 Hz 與 1200 Hz 赫茲振翅聲音的追逐次數分別為 4.6±1 次 分鐘與 15.8±4.4 次 分鐘。這些結果驗證了本研究所開發的多聲道揚聲器確實可以影響斑蚊交配行為。未來，這個多聲道揚聲器將推廣至中學，用於實驗課教學。關鍵字：蚊子、蚊子飛行音頻、聲波干擾