俄罗斯“最好的耳朵”将为华为耳机的音质护航

华为与莫斯科音乐学院建立合作,旨在提升产品音质。双方将在俄罗斯及国际市场共同调试音频产品,确保高品质原声再现。音乐学院专家将参与产品测试并提供专业意见。

为了打造产品的完美音质,华为将携手全球最大的音乐高等学府之一:莫斯科音乐学院。我们将在此为您解读他们的伙伴关系会是什么样的,以及高科技和高雅艺术是怎么在俄罗斯的中心首都融合到一起的。

今天的科学进步告诉我们,现代技术可以解决看似所有的问题。然而,声音传输的人工技术并不能超越人类听觉的自然属性,人的听觉的形成不单单靠的是生物机制,而且是建立在丰富的文化经验基础之上的。

这就是为什么华为转向俄罗斯和全球最重要的音乐学府,创建拥有出众听力的专家队伍,提出了调试公司研发新品的建议。此次合作的目标是帮助这些设备再现宏伟、美丽和高品质的原声。

华为终端俄罗斯及独联体区域总裁李科锋在签约仪式上表示:

“我很荣幸参与缔结如此重要的协议,尤其是在莫斯科音乐学院庆祝成立155周年之际。今天,我很自豪地宣布,我们开始了全球合作伙伴关系。”他用英语说道。

俄罗斯联邦功勋艺术家、莫斯科国立柴可夫斯基音乐学院校长亚历山大·索科洛夫向李科锋表示祝贺。他回忆说,音乐界最重要的事情总是发生在这座建筑的墙壁之内。今天将要发生的事情的规模延续了这一传统。我要感谢我们的新同事。我们为这次会面准备了很长时间。

索科洛夫说:“今天,我们正在成为一项重大事件的参与者。在各自领域中绝对的领导者联合了起来,去创造一个新的声音世界,致力于帮助地球上的许多人迈出精神追求的重要一步。拥有无可争议的国际权威的华为与莫斯科国立音乐学院今天签署了合作协议。”

李科锋总裁表示,中国科技巨头华为与莫斯科音乐学院的合作不仅会涉及俄罗斯市场,还会涉及国际市场。音乐学院的科学家们将与来自中国的工程技术专家们一起,进行品牌音频产品的定制。

此类商品将标有专门的质量标志:与莫斯科国立柴可夫斯基音乐学院共同调试。

此外,莫斯科音乐学院的专家们将对华为音频产品进行专业测试,并形成特别建议。

作为签署协议的一部分,华为和莫斯科音乐学院将提出在更广泛的受众中普及古典音乐的方法和策略,以及展示把传统音乐和高科技融合一体的选项。

在合作的框架内,将组织一系列的教育项目。例如华为代表告诉卫星通讯社,计划为所有有意愿的人举办由音乐学院教授以及录音、声音工程和电声研究领域的专家参与的大师班。

华为在从芬兰到日本的世界各地设有开发中心。俄罗斯分公司负责人工智能技术和主动降噪算法。比如,卫星通讯社在活动展厅中被告知,HUAWEI Sound音箱将很快以俄罗斯和东欧最大的全能银行俄罗斯联邦储蓄银行的智能助手Salyut的声音发声。

展示的技术包括HUAWEI FreeBuds耳机和真正的技术奇迹 - 带有集成扬声器系统的眼镜架,通过骨传导将声音直接传输到头部,眼镜能够响应手势并根据周围的噪音水平改变音量。

根据分析公司Strategy Analytics的分析数据,华为消费者业务在2020年进入到了全球TWS耳机(无线全入耳式耳机)市场的前五名。

华为对HUAWEI FreeBuds Pro用户进行的一项调查显示,用户获得的产品主要优势之一就是俄罗斯专家参与开发的智能动态主动降噪技术,56.2%的受访者提到了这一点。

华为2020年净利润同比增长3.2%,达到了99亿美元。

莫斯科国立柴可夫斯基音乐学院是俄罗斯乃至世界最好的高等音乐学府之一。莫斯科柴可夫斯基音乐学院与亚洲最大的科技巨头之一华为的合作是其155年历史上的一个新里程碑。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值