麥克風降噪的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決麥克風降噪的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

麥克風降噪進入發燒排行的影片

以樹莓派開發電子聽診器

為了解決麥克風降噪的問題，作者張福麟 這樣論述：

本研究以樹梅派開發電子聽診器，改造傳統聽診器，將電容式麥克風嵌入聽診頭中收集心音和肺音，收集到的訊號經過放大濾波電路，再透過音源線與樹莓派連接，另外在樹莓派的圖形介面中，建立了一套擷取心肺音的錄音系統，錄完後的音檔可直接儲存在樹莓派、直接在樹梅派上接上耳機或是使用小喇叭播放、或是由藍芽或Filezilla將音檔傳送至電腦進行分析，這錄音與播音功能使醫生免於長久使用傳統聽診器造成耳部的疼痛，也改善了以往無法記錄病患心肺音的缺點。本研究中也探討利用雙麥克風進行降噪，分別製作了五種聽診頭，以快速傅立葉轉換觀察音頻訊號，探討降噪功效。所設計的電路可依據欲聆聽之音訊來源，選擇心音模式或肺音模式，也可以

選擇是否開啟抗噪模式。經實際測試後，得知本論文研究在主動抗噪的部分效果並不理想，隨著聽診面接觸的材質不同，所接收到的訊號頻率也會有所改變，導致在主動抗噪的過程中訊號無法完整的抵銷。在被動抗噪的部分，本論文所提的五種模式中的模式四(麥克風置入聽診頭中，且聽診頭外圍由軟木塞包覆)的抗噪效果為最佳。

音波療癒：人體能量場調諧法

為了解決麥克風降噪的問題，作者艾琳．黛．麥庫希克 這樣論述：

　　～以音波療癒情緒、記憶、疾病和創傷～ 　　★音療領域及能量醫學長暢鉅作 　　★美國亞馬遜4.7星，2000多則至高好評，暢銷改訂第二版！ 　　現代科學終於認識到身體藍圖是能量構成的。 　　而聲音的能量振動，可用於改變身體藍圖、提升身心健康平衡。 　　這個發現對藝術及科學而言是一次開創性的突破， 　　更重要的是，它提供了新的療癒途徑。 　　人類的「生物場」會紀錄從妊娠期開始迄今的痛苦、壓力和創傷。 　　作者艾琳．黛．麥庫希克發現透過音叉，可聽出個案的生物場所受的干擾，且找出其位置。 　　這些干擾通常與個案一生所經歷的情感和身體創傷有關； 　　而將音叉伸入生物場中的這些

區域，不但會改正聽到的扭曲振動聲， 　　而且還可以——有時候是立即——緩解個案的疼痛、焦慮、失眠、偏頭痛、抑鬱、纖維肌痛、消化系統疾病和多種其他不適。 　　經過科學及生物驗證，近二十年後的現在， 　　麥庫希克完整開發出「聲音平衡法」的音波治療法， 　　並製作生物場地圖，精確揭諸累積情緒、記憶、疾病和創傷的位置。 　　《音波療癒：人體能量場調諧法》用多幅生物場解剖圖對聲音平衡治療法做了完整解說。 　　解釋以音叉尋找並清除生物場中疼痛和創傷的方法， 　　也揭示了傳統脈輪的原理及位置，與生物場直接對應的情形。 　　麥庫希克檢視科學上對於聲音和能量的研究，藉以探索聲音平衡法背後的科學， 　　並且

解釋創傷經驗在生物場中產生「病態振盪」， 　　導致身體秩序、結構、功能崩潰的過程， 　　對於思想、記憶和創傷提出了的革命性的觀點， 　　為能量工作者、按摩治療師、聲音治療師以及想要克服慢性疾病， 　　釋放過去創傷的人提供全新的治療途徑。 本書特色 　　◎檢視聲音和能量的科學研究，藉以探索聲音平衡法作用的原理。 　　◎透過音叉，找尋生物場所受的干擾，揭諸累積情緒、記憶、疾病和創傷的位置。 　　◎非侵入性溫和緩解疼痛、焦慮、失眠、偏頭痛等身心問題，開創全新治療途徑。 專業推薦 　　◎缽樂多聲波能量療癒工作室／劉昱承(Kevin) 　　◎知己琴床聲動所／范晴雯

嵌入式陣列MEMS麥克風系統應用於CNC刀具振動聲源估測數值分析

為了解決麥克風降噪的問題，作者王邦力 這樣論述：

隨著大量生產的工業自動化趨勢，現今有許多智能數值控制工具機(CNC)，需要智慧化的感測器接收訊號來分析CNC的運行品質，如顫振、異音與熱的檢測分析。對於高速運轉的CNC刀具，過去一般係在主軸上貼附加速規來蒐集振動數據，但由於加速規現階段價格還十分昂貴，且無法偵測主軸以外的異常振動，因此本論文嘗試發展運用於CNC上的嵌入式陣列麥克風系統(5.25公分× 8通道)，透過陣列的空間相位分析CNC切(銑)削時的振動來源。理論技術方面，本論文提出先以聲音活動檢測(Voice Activity Detection, VAD)將訊號劃分出雜訊存在與不存在的區段，再加入傳統估測到達方向(DOA)方法中的多重

訊號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)演算法抑制噪聲源的空間方向。在數值模擬分析上，先假設在無干擾噪聲源的無響室進行聲源位置校正，再加入實際的直立式CNC銑削情境測試。由結果驗證在高噪音工廠進行CNC銑削測試，刀具振動聲源由本論文提出的VAD-MUSIC分離雜訊的方法比傳統的MUSIC方法，能更精準將CNC的非穩態刀具振動聲源呈現在能量色階圖上。