噪声处理方案
针对不同噪声场景的解决方案:
- 主动降噪技术::
- existir
src/lib/audioProcessor.ts
中启用FFT滤波模块 - configurar
noiseThreshold: -45dB
过滤背景杂音 - 添加自适应增益控制(AGC)保持信号稳定
- existir
- 协议层面优化::
- fazer uso de
npm run configure
选择高频模式(8-12kHz),避开常见环境噪声频段 - existir
gibberlink.init()
中启用CRC校验和重传机制
- fazer uso de
- Recomendações de configuração de hardware::
- 外接指向性麦克风提升信噪比
- 在Raspberry Pi等设备上加装隔音泡沫
- 避免将设备放置在空调/风扇等持续噪声源附近
测试数据显示,启用全套降噪方案后,在60dB背景噪声下的解码成功率可从35%提升至82%。开发者可参考项目wiki中的NoiseProfiling.md
进行深度优化。
Essa resposta foi extraída do artigogibberlink: um projeto de demonstração para comunicação de áudio eficiente entre duas inteligências de IAO