Programa de tratamento de ruído
Soluções para diferentes cenários de ruído:
- Tecnologia de redução ativa de ruído::
- existir
src/lib/audioProcessor.tsAtivar o módulo de filtro FFT em - configurar
noiseThreshold: -45dBFiltragem de ruído de fundo - Adicione o controle adaptativo de ganho (AGC) para manter a estabilidade do sinal
- existir
- Otimização em nível de protocolo::
- fazer uso de
npm run configureSelecione o modo de alta frequência (8-12kHz) para evitar as bandas de ruído ambientais comuns - existir
gibberlink.init()Ativar o mecanismo de retransmissão de soma de verificação CRC no
- fazer uso de
- Recomendações de configuração de hardware::
- Microfone direcional externo para aumentar a relação sinal/ruído
- Adição de espuma acústica a dispositivos como o Raspberry Pi
- Evite colocar o equipamento próximo a fontes de ruído constante, como condicionadores de ar/ventiladores
Os dados de teste mostram que, depois de ativar o conjunto completo do esquema de redução de ruído, a taxa de sucesso de decodificação sob ruído de fundo de 60 dB pode ser melhorada de 35% para 82%. Os desenvolvedores podem consultar o wiki do projeto para obter osNoiseProfiling.mdRealizar otimização profunda.
Essa resposta foi extraída do artigogibberlink: um projeto de demonstração para comunicação de áudio eficiente entre duas inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como eliminar a interferência do ruído ambiental nos protocolos de comunicação de áudio da IA?
