音频算法工程师
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如何利用机器学习技术优化高频段音频识别算法？
在当今数字音频处理领域，高频段音频识别算法的优化是一个重要的研究方向。随着机器学习技术的不断发展，如何利用这些技术来提升高频段音频识别的准确性和效率，成为了业界关注的焦点。 首先，我们需要了解高频段音频的特点。高频段音频包含了丰富的细节信息，但同时也会带来噪声干扰和信号失真的问题。因此，在算法设计上，我们需要考虑如何有效地提取高频段音频的特征，同时抑制噪声和失真。 以下是几种利用机器学习技术优化高频段音频识别算法的方法： 特征提取：通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以从高频段音频中提取出具有区分度的...
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硬核DSP优化：定点化运算，榨干芯片的最后一滴性能！
各位音频算法工程师、嵌入式开发的兄弟们，今天咱们来聊点真刀真枪的东西——DSP芯片上的定点化运算优化。都知道在PC上跑算法那叫一个舒坦，双精度浮点随便用，内存大得像不要钱。但到了资源受限的DSP世界，那可就得精打细算了。定点化，就是咱们在DSP上玩转音频算法的必经之路，也是决定产品性能和功耗的关键一环。这篇文章，咱们不搞那些虚头巴脑的理论，直接上干货，手把手教你如何在DSP上进行定点化运算优化，把芯片的性能榨干！ 一、 为什么要搞定点化？ 在深入优化技巧之前，咱们先得搞清楚，为啥非要费劲巴拉地搞定点化？直接用浮点数不行吗？ ...