現(xiàn)代數(shù)字音頻設(shè)備中采用了哪些先進的音頻處理技術(shù)？

在現(xiàn)代數(shù)字音頻設(shè)備中，先進的音頻處理技術(shù)包括使用深度學(xué)習(xí)進行音頻信號的分析和處理。這些技術(shù)被應(yīng)用于自動分析中，如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進行音頻數(shù)據(jù)分類，以及使用新型方法增強CNN，例如在測試集上使用數(shù)據(jù)增強或基于小波變換的圖像（scalogram）來挑戰(zhàn)使用頻譜圖或數(shù)據(jù)增強的傳統(tǒng)范式。此外，還包括新的聲音信號處理和分析技術(shù)，如聲學(xué)成像或音高檢測算法，以及將聲學(xué)效應(yīng)或相關(guān)信號作為另一個系統(tǒng)性能指標(biāo)的評估，例如基于聲音的故障檢測。

現(xiàn)代數(shù)字音頻設(shè)備中，音頻處理技術(shù)的進步包括深度學(xué)習(xí)在音頻信號分析中的應(yīng)用，特別是在語音和聲音事件的分析方面。這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)COVID-19監(jiān)測和海洋及建筑聲音事件檢測等應(yīng)用的新成果，并不斷刷新。此外，還包括使用小波變換的圖像（scalogram）來增強CNN，挑戰(zhàn)使用頻譜圖的傳統(tǒng)方法。同時，傳統(tǒng)的音頻處理策略，如音高檢測或聲場建模，也在不斷被推向極限，發(fā)展出更快、更高效或更準(zhǔn)確的算法，這些發(fā)展得益于現(xiàn)代設(shè)備和當(dāng)前數(shù)字及實時工業(yè)需求的推動。