怎样开启 Apple Watch 静音模式?

本文介绍了提前开启Apple Watch静音的方法,包括用手盖住表身、在iPhone上设置“封面静音”;还说明了使手表静音的操作,可在手表控制中心或iPhone应用中设置;此外,讲解了开启勿扰模式的方式,可在手表或iPhone上操作。

如何提前开启Apple Watch的静音?很多人都会遇到,在会议或公众场合突然响起Apple Watch的声音很尴尬,这种情况我们可以试着开启静音模式。下面来看一看具体的操作过程。

快速让 Apple Watch 静音

用手盖住 Apple Watch
无论是闹钟、警报还是Siri说“我没听明白”,用手掌盖住 Apple Watch 都会使其静音。Apple 说你需要盖上它三秒钟,但并不是说要花那么长时间才能意识到你想让它闭嘴。相反,当您的皮肤接触到表盘的那一刻,所有声音都会被静音。你只需要继续覆盖它三秒钟。在 iPhone 上,检查 Apple Watch 应用中的设置1.打开 Apple Watch
2.如果您有多个手表,请点按您正在使用的那个
3.点击声音和触觉
4.选中底部的封面静音
页面上的最终设置Cover to Mute默认为开启。但是,如果您曾经将其关闭,则需要改变方式并将其重新打开。

如何使 Apple Watch 静音

1.在手表上,从底部滑动以调出控制中心
2.点击带有铃铛图标的按钮
3.或者,在您的 iPhone 上,打开 Apple Watch 应用
4.点击声音和触觉
5.点击以选择静音模式
如果您在 iPhone 上执行此操作,但正在查看您的 Apple Watch,您会立即看到按钮变为红色,并带有一条穿过铃铛图标的线。如果您在 Apple Watch 上执行此操作,您还会在屏幕上看到一条简短的通知,内容为“静音模式:开启”。要在 Apple Watch 上撤消它,请点击该红色闹钟按钮。在 iPhone 上,点击以撤消静音模式。

如何开启勿扰模式

在手表上,向上滑动以找到控制中心
点击“请勿打扰”,新月图标
这请勿打扰,直到你再次点击该按钮将一直将其关闭。它还有另一种变体,可以让您的手表在您进行锻炼时自动进入“请勿打扰”状态。您还可以决定在将 iPhone 置于勿扰模式时开启该功能。

在 iPhone 上,打开 Apple Watch 应用
1.点击通用
2.选择勿扰
3.开启锻炼勿扰
4.和/或打开镜像 iPhone
如果您选择打开Mirror iPhone,那么当您的手机打开时,您的手表将自动进入勿扰模式。

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 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!
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