Programm zur Lärmbehandlung
Lösungen für verschiedene Lärmszenarien:
- Aktive Geräuschunterdrückungstechnologie::
- existieren
src/lib/audioProcessor.tsAktivieren Sie das FFT-Filtermodul in - aufstellen
noiseThreshold: -45dBFiltern von Hintergrundgeräuschen - Hinzufügen einer adaptiven Verstärkungsregelung (AGC) zur Aufrechterhaltung der Signalstabilität
- existieren
- Optimierung auf Protokollebene::
- ausnutzen
npm run configureWählen Sie den Hochfrequenzmodus (8-12kHz), um häufige Umgebungsgeräusche zu vermeiden. - existieren
gibberlink.init()Aktivieren Sie den CRC-Prüfsummen-Wiederholungsmechanismus in der
- ausnutzen
- Empfehlungen für die Hardware-Konfiguration::
- Externes Richtmikrofon zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses
- Hinzufügen von akustischem Schaum zu Geräten wie dem Raspberry Pi
- Vermeiden Sie die Aufstellung von Geräten in der Nähe von ständigen Lärmquellen wie Klimaanlagen/Ventilatoren.
Die Testdaten zeigen, dass nach der Aktivierung der vollständigen Rauschunterdrückung die Dekodierungserfolgsrate bei 60 dB Hintergrundrauschen von 35% auf 82% verbessert werden kann. Die Entwickler können sich im Projekt-Wiki über dieNoiseProfiling.mdFühren Sie eine Tiefenoptimierung durch.
Diese Antwort stammt aus dem Artikelgibberlink: ein Demonstrationsprojekt für effiziente Audiokommunikation zwischen zwei KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Störungen durch Umgebungsgeräusche bei AI-Audiokommunikationsprotokollen beseitigen?
