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这几年，大家已经习惯于使用视频会议软件（比如免费的腾讯会议软件）进行线上沟通与交流，通过摄像头将头像采集发送到会议中，通过麦克风采集说话人声音并传到远端，通过扬声器将远端传过来的声音播放出来。从音视频数据的采集、编码、传输，到远端图像的解码显示，这是一套复杂完整流程，可能会出这样那样的问题。今天就给大家分享一个由麦克风采样率引起的声音采集异常问题。
在某天的视频会议中，会议中的其他人听不清我这边说话的声音，他们听我的声音很小且不清晰。于是让我在软件中放大麦克风音量，但我已经设置成最大音量了，其他人还是听不清我的声音。这就奇怪了，之前每次开视频会议都是好的，为啥今天有问题呢？我当前使用的是台式机，Win10操作系统，当前使用的是一个带麦克风的USB摄像头，即通过USB摄像头自带的麦克风去采集我的声音，发送到会议中的。
Windows10更新后麦克风无法使用（无法找到输入设备）解决方案
通过在运行 Windows 或 Linux 操作系统的台式机上执行简单的命令行指令，即可找到服务编号。下载完成后双击运行exe文件： 按照操作提示安装，安装完成后会要求重启电脑，按照提示步骤重启即可。无法找到声音的输出设备很可能是驱动损坏而导致的问题，一般是系统安装的不稳定导致的。先进入Dell驱动程序官网，进入后输入识别产品型号，搜索相关驱动程序。Dell驱动程序下载的官网地址，输入服务编号后会自动识别产品型号。重启之后，即可在输入设备中对应的输入设备便自动出现了。
利用手机打造Mac无线麦克风：基于局域网音频流传输的实践方案
音频流传输技术是实现设备间实时音频通信的基础，其核心原理是将采集到的音频数据（如PCM格式）通过网络协议进行封装与传输。这项技术的价值在于能够突破硬件限制，实现灵活的音频输入输出方案，广泛应用于远程会议、语音助手、多设备协同等场景。本文聚焦于一个具体工程实践：针对Mac Mini等设备缺乏内置麦克风的问题，通过构建一个开源工具，将智能手机转化为高质量的无线麦克风。该方案涉及网络音频流传输、虚拟音频设备创建等关键技术，利用Python和移动端开发技术，实现了音频从手机到Mac的实时、低延迟传输，并成功设置为系
麦克风阵列算法笔记之一（心形、超心形与偶极子）
本文深入解析麦克风阵列算法中的心形、超心形与偶极子指向模式，重点探讨Endfire结构下的延迟参数调整技术。通过实际案例展示不同模式在智能音箱、车载系统等场景的应用效果，包括指向性指数对比、频率响应特性及工程实践中的解决方案，为音频工程师提供实用指南。
视频会议智能硬件生态适配：协议碎片化与多设备协同的工程实践
视频会议正从基础通信工具演进为多设备协同的智能系统，其技术适配涉及协议碎片化、算力分布与实时性、生态封闭与互联互通三组核心矛盾。在媒体采集、音频前处理、编解码协商、设备控制及网络自适应等环节，硬件能力与软件栈的差异导致适配复杂度显著上升。解决这些问题的关键在于建立统一的适配规范，实现多设备时钟同步与角色仲裁，从而提升弱网环境下的音画同步与双讲体验。这一技术路径在智能会议室、远程协作等场景中具有广泛的应用价值，推动着智能硬件生态从单点性能竞争转向协同体验竞争。
麦克风采样率设置导致视频会议中声音采集异常问题分享
麦克风采样率设置导致视频会议中声音采集异常问题分享
麦克风规格参数解读
ADI公司关于麦克风技术参数的详细解读，包括灵敏度信噪比频率响应等等；
PADS导出PCB正反面丝印为CAD文件的方法
本文介绍如何将PADS绘制的pcb格式的PCB文件顶底层丝印及板框导出为CAD的dxf文件格式，并且将底层丝印进行镜像为正常视角
SAP数据导入避坑指南：财务期初上线实操全流程（含常见错误排查）
本文详细解析了SAP财务期初数据导入的全流程，包括数据准备、主数据标准化、余额与未清项导入等关键步骤，并提供了常见错误排查和解决方案。特别强调了过渡科目和存货价值的处理技巧，帮助企业在SAP系统上线时避免数据导入陷阱，确保财务数据的准确性和系统平稳运行。
基于AIS动态数据与AI结合得经纬度标示算法
港口船舶智能标注系统 本系统通过结合摄像头视频流和AIS船舶动态数据，利用AI技术实现船舶实时标注功能。系统架构包括视频流处理、AIS数据解析、船舶检测匹配和坐标映射转换等模块。关键技术步骤： AIS数据获取：通过本地接收机或网络API获取船舶位置、航速等信息 AI目标检测：采用YOLOv8等模型识别视频中的船舶 船舶匹配算法：通过位置投影或运动轨迹匹配视频目标与AIS数据 坐标映射：使用相机标定技术将经纬度转换为图像坐标 实时标注：在视频画面上叠加船名、位置等关键信息 应用场景包括港口监控、智能海事管理和
手把手教你用Cadence仿真12bit SAR ADC：从电路图到FFT频谱分析（含Simc 18mmrf工艺文件）
本文详细介绍了使用Cadence仿真12bit SAR ADC的全流程，包括电路搭建、仿真环境配置、瞬态仿真优化及FFT频谱分析。基于Simc 18mmrf工艺文件，提供从电路图到性能验证的实战指南，特别分享工程实践中的排错技巧和优化策略，帮助工程师高效完成ADC设计验证。
PyTorch实战（13）——图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）
图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 模型能够同时结合节点级特征和图级(邻域)信息进行分类，显著提升了图数据建模能力，适用于节点分类、图分类等多种任务。本节中，我们通过 PyTorch Geometric 库在 CiteSeer 图数据集上构建模型，们首先用前馈神经网络作为基线模型完成节点分类任务，随后用 GCN 模型替代前馈网络显著提升了分类准确率。
电磁阀颤振工作原理
颤振 颤振，弹性结构在均匀气（或液）流中受到空气（或液体）动力、弹性力和惯性力（见达朗伯原理）的耦合作用而发生的大幅度振动，它是气动弹性力学中最重要的问题之一。 随着机电液一体化技术的发展，电液比例控制技术的应用越来越广泛。电液比例控制系统范围较广，在液压传动与控制过程中，系统能够接受模拟信号或数字信号，使输出的流量或压力连续成比例地变化，都属于此类。该控制系统的优点是充分利用了液压控制与电气控制的长处，即功率传递靠液压，信号处理靠电气的优化措施。 电液比例控制原理与要求 液压控制系统中两个最重要的被控参数
软考高级架构师笔记-10数学计算题
专栏《软考高级架构设计师》更新了，本章列举了10个场景计算题的解法，温故而知新，大家快来卷一卷
微店构造订单页面，自动化抢票
之前的文章写过微店抢票如何构造订单页面分析，这篇文章在之前的基础上，进行抢票。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
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