单反相机功能介绍

1、测光模式

1)评价测光:受光均匀,明暗反差不明显;

2)局部测光:25%范围;

3)点测光:5%-15%范围(canon指取景器中央区域,nikon指焦点区域,*可以进行曝光锁定);

4)中央重点测光:


2、白平衡

高调~中间调~低调

闪光灯、白光/阳光:白光

白炽灯、钨丝灯:黄光,冷色补偿

阴影、阴天:蓝光,暖色补偿


3、自动对焦模式

1)One Shot

2)AI Focus

3)AI Servo


4、驱动模式


5、ISO观光度

100-400、400-1600、1600-6400

值越小,光线越少,快门时间越长,所以也叫低速片;

值越大,因电流放大,噪点越明显,快门时间越短,所以也叫高速片;

在光线可以时,尽量减小ISO,防止噪点;


6、闪光补偿

-3~0~3


7、光圈

光圈值=镜头的焦距/镜头通光直径(相对孔径的倒数)=50mm÷29.5mm=F1.7

控制进光多少,值越大,光圈越小,进光越少,实现大景深,画面越清晰(>F8的都认为是小光圈);

上一级的进光量刚是下一级的一倍;


8、快门

进光时间长短,高速快门拍摄瞬间,低速快门记录轨迹;


9、拍摄模式

1)光圈优先A/AV:手动调光圈,快门自动调整,可做曝光补偿(景深、静物);

2)快门优先S/TV:手动调整快门,光圈自动调整,可做曝光补偿(动物);

3)程序自动模式P:可手动设置白平衡、感光度;

4)全自动模式AT:不能手动设置;

5)手动模式M:无法进行曝光补偿,通过标尺校零可得到合适曝光;


曝光补偿(白加、黑减)

测光原理认为拍摄的物体都为中间灰,需要根据环境增/减曝光;

中间灰物体:红砖、沙子、皮肤、翠绿叶子等;


内置闪光灯进行曝光补偿的,曝光时间不易过长,CMOS易坏

快门速度快-前帘同步

快门速度慢-后帘同步


曝光:通过CMOS器件进行=光圈+快门+感光度

倒易律/互易律=1勒克司(光圈)x1秒(快门)

T:1/2、1/4、1/8、1/15、1/30、1/60、1/125、1/250

F:1、1.4、2、2.8、4、5.6、8、11、16、22


夜景拍摄

1)闪光灯曝光补偿-后帘同步

2)防抖关掉

3)快门优先




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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