拾音器和麦克的区别

拾音器也称监听头、拾音头,是用于同步录音录像监控的拾音配件。

形象地说:摄像头是眼睛,拾音器就是耳朵。硬盘录像机、网络视频服务器等负责数字化传输及存储声音和图像,监视器和音箱则用于回放。

可以说,没有拾音器的录像就好比无声电影。拾音器集成了先进的的噪声处理、回声处理以及长距传输驱动电路以适应更高标准和特殊需求的安防工程,以其高保真的音质忠实地记录和还原现场。麦克风(又简称为话筒),单纯是一种将声音转换成电子信号的换能器。

那么拾音器和麦克风的主要区别在那里呢,下面简单描述一下两者的区别你就明白真正的缘故。

拾音器被设计成高灵敏度、全指向性,还集成前置放大电路。因此,监听头可以直连DVR、有源音箱、耳机等都可以直接把采集到的声音放出来,而麦克风还需连接功放,因为普通麦克风通常是定向的和低灵敏的,在很近的距离对准了说话才行。在硬件方面,拾音器比麦克风增加了稳压电路、选频电路、前置音频放大级,这就是为什么拾音器需要输入电源。在范围方面,麦克风只能通过提高灵敏度来扩大接收范围;而拾音器可以通过调节产品功耗和增益来扩大监听范围,这就让拾音器在调节范围上具备很大的优势。

Line in和Mic in的区别及使用我们的电脑声卡上,一般都会有Line in和Mic in两个接口,翻译成中文就是“线性输入”和“麦克风输入”,这两个都是输入端口,但是还是有区别的:

1、Line in端口:该端口主要用于连接电吉他、电子琴、合成器等外界设备的音频信号输出的录音,由于这些设备本身输出功率就比较大,因此需要连接到Line in端口录音,当然使用它们录音从某种程度上也可以被称为外部设备的“内录”。

一般您使用的声卡越好,Line in里的噪音就会越低,录制效果也会比较好。

2、Mic in端口:这要是连接麦克风录音使用的。但是这个端口和Line in的区别在于它有前置放大器,换言之麦克风本身输出功率小,因此必须要有一个外部的放大设备来放大音频信号。

这个端口就是起到这个作用。有兴趣的朋友可以尝试一下把你的麦克风直接连接到Line in端口录音……没有声音或者声音很小对吧?!

道理很简单,麦克风的信号没有被放大,自然效果就不好了。

3、特别要强调的一点是:外部的电吉他、合成器这类音频设备万不可直接连接到Mic in上录音,因为这种连接轻则录音时信号会严重削顶失真,重则损毁声卡这类硬件设备!

推荐视频:http://v.youku.com/v_show/id_XMjUxNzg4OTUxMg==.html

### 使用PyTorch加载CIFAR-10数据集进行图像分类 为了使用PyTorch加载CIFAR-10数据集并执行图像分类任务,通常会遵循一系列特定的操作流程。这些操作包括但不限于导入必要的库、定义转换函数、设置数据加载器以及准备用于训练和测试的数据。 #### 导入所需模块 首先,需要引入一些基本的Python包来辅助完成整个过程: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader ``` #### 定义图像预处理变换 接着,创建一组适用于输入图片的转换规则,这有助于提高模型性能或加速收敛速度。对于CIFAR-10而言,常见的做法是对原始RGB像素值做标准化处理,并随机裁剪及水平翻转增强样本多样性: ```python transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) ``` 这里`transforms.Normalize()`中的参数分别代表均值(mean)与标准差(std),它们来源于CIFAR-10官方给出的经验数值[^1]。 #### 设置数据加载器 之后,利用上述配置好的转换对象实例化对应的`datasets.CIFAR10`类,并通过`DataLoader`构建迭代器以便后续批量获取批次(batch)形式的数据供网络学习之用: ```python trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2) ``` 以上代码片段展示了如何基于PyTorch框架高效便捷地加载CIFAR-10数据集,并为其指定恰当的前处理方式以适应具体的机器学习应用场景需求[^2]。
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