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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，内置语音对讲定制，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，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，内置语音对讲采购，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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常用的混音算法混音算法就是将多路音频输入信号根据某种规则进行运算（多路音频信号相加后做限幅处理），得到一路混合后的音频，并以此作为输出的过程。

我目前还做过这一块，搜索了一下基本有如下几种混音算法：将多路音频输入信号直接相加取和作为输出将多路音频输入信号直接相加取和后，再除以混音通道数，防止溢出将多路音频输入信号直接相加取和后，做Clip操作（将数据限定在大值和小值之间），茂名内置语音对讲，如有溢出就设大值将多路音频输入信号直接相加取和后，做饱和处理，接近大值时进行扭曲将多路音频输入信号直接相加取和后，做化处理，全部乘个系数，使幅值化将多路音频输入信号直接相加取和后，使用衰减因子限制幅值

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一个 SWIFTCN传感器消耗约1-20毫安的电流，多个 SWIFTCN传感器同时使用1安培的直流稳压电源。无需为每个传感器配备单独的电源适配器。

此处的直流稳压电源也叫“变压器”，一般由电源变压器、整流二极管、滤波电容和集成稳压器组成。

试着别用开关电源，这样会引起很多电路杂音！市场上很多开关电源的品质不佳，纹波系数很大，会引起拾音器发出嗡嗡声。

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何谓开关电源？

简述：开关型直流稳压电源，是一种由电子开关管与电子开关震荡器组成的自动稳压电源。例如一般的台式电脑电源是开关电源。

四、电源与音频地线的共地连接

SWIFTCN拾音器音频地线与电源负极合并为一，必须同时接到直流稳压电源的负极和音频设备音频输入端(LineIn)的地线。

若没有很好的接通电源和音频，将导致音质下降或无音。一般情况下，如果音频设备 LineIn终端的地面与拾取器地线不相接，声音将非常小。

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