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基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise（平稳噪声）有比较好的降噪效果。但是对于 stationary Noise（非平稳噪声），特别是 Transient Noise（突发噪声）降噪效果较差，而且有些方法对于语音也有较大的损伤。随着深度学习在 CV（Computer Vision）上的广泛应用，基于神经网络的音频降噪算法大量涌现，这些算法很好的弥补了传统算法对于 stationary Noise 降噪效果不好的问题，在 Transient Noise 上也有较大的提升。

但是，湖北吊麦，基于神经网络的音频降噪在计算复杂度上存在挑战。虽然我们生活中的终端设备的计算能力在不断提升，比如个人笔记本、手机等，但是大模型的深度学习算法，很难在绝大部分设备（特别是不含 GPU 的设备）上运行。目前也有一些开源的、基于神经网络的低开销降噪算法[1，2，3]，能够在大部分终端设备上达到实时运行的标准。但是这些算法的运算量对于 RTC（实时通信）的 SDK 依然太大，多媒体教室吊麦，其原因是 SDK 中包含了大量算法，每个子算法的开销都必须严格把控，才能保证整个 SDK 的运算开销在一个合理范围，并且能够在大部分终端设备上运行。

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器是一个尽可能地记录人们说话的声音的部分，从声音到存储声音。由于要做到，那么就需要非常地区分杂音、回音和人声，尽可能地过滤掉杂音和回音。录制实现起来很简单，但的只录制人的声音就会考验拾音器的品质。

抓拍不能光看价格，有的拾音器要15元一台，有的拾音器要800元一台，更的拾音器几千元一台。选择拾音器，首先要看清楚需求，把需求提供给技术员，技术员依据拾音器的性能参数选择一款的拾音器给客户现场测试，根据测试效果选择客户的拾音器。

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视频监控是安全防范系统的一个重要组成部分，其作用广泛，的就是防盗，教室互动对讲吊麦，在一些大型活动场所，商场购物中心有安装监控视频设备，不仅保证了每一个消费者的安全，而且保障了这些商户的利益，避免了很多不必要的麻烦。购物视频监控除了有防盗功能外，近又出了大文章，据说新推出的摄像头，可以改变传统零售业的弱势，方便商家更好的管理。一起来看看这段监视视频究竟出了什么新鲜事。

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压电语音传感器采用压电材料制成的膜片，如锆钛酸铅压电材料，将机械能直接转换为电响应。当压电薄膜接收到声波，其内部离子间距离会增长，从而产生电偶极子，使得结构中的离子形成能量的分布。这种偶极子只能存在于非中心对称结构晶体单胞中。偶极子在晶体中的累积效果会产生电压，电压随着晶体内应变的变化而变化。

与电容式语音传感器相比，教室互动语音吊麦，压电式传感器具有的优势是不会沾上污染物、空气或者水分，因此寿命更长。另外，这种器件是自供电的，节省了用于电池的空间。

然而，像这样的薄膜设备——以及电容式设计——往往很难制备，需要在高真空甚至超高真空环境。需要选择合适的衬底，按照单胞的某一晶体取向生长薄膜，以便在机械应变条件下生长的偶极子均朝向同一方向。需要高温来提高原子的迁移性，使得原子在衬底的能量位置上形成理想点阵。然而，单晶的薄膜必须生长在有序的结构上，而柔性衬底是非晶结构，难于生长单晶薄膜。

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