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聲學工程 - 機器人系統聲音和振動方面的創新 - cover

聲學工程 - 機器人系統聲音和振動方面的創新

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

Publisher: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Summary

聲學工程是一本綜合指南,在機器人科學的背景下探索聲學和聲音技術的迷人世界。本書專為專業人士、學生和愛好者而設計,提供了有關聲學和機器人技術交叉的寶貴見解,涵蓋了塑造現代聲音工程應用的各種主題。從噪音控製到水下聲學,本書深入探討了每個專業領域,幫助讀者獲得連接理論和現實應用的實用知識。
 
章節簡要概述:
 
1:聲學工程:本章介紹聲學工程的基本原理及其在機器人技術中的作用。
 
2:聲學:探索聲音科學、聲音在不同環境中的行為及其在機器人技術中的重要性。
 
3:音訊訊號處理:了解機器人系統中音訊訊號的轉換、操作和增強背後的過程。
 
4:噪音:了解噪音的起源和影響,以及在機器人環境中控制噪音的技術。
 
5:室內聲學:深入研究室內聲學如何影響聲音傳播及其在機器人設計中的重要性。
 
6:生物聲學:本章研究聲音在生物系統中的作用及其在機器人技術中的應用。
 
7:擴聲系統:了解擴聲系統如何整合到機器人技術中以增強音訊效能。
 
8:建築聲學:了解聲學的建築原理如何應用於大型環境中使用的機器人系統。
 
9:美國聲學學會:了解該學會在推進聲學工程及其與機器人研究的相關性方面的作用。
 
10:背景噪音:研究背景噪音如何影響機器人系統以及最小化其影響的方法。
 
11:惠特洛金:深入了解 惠特洛金 對聲學領域的貢獻及其與機器人技術的連結。
 
12:約翰·福克斯·威廉斯:探索 約翰·福克斯·威廉斯 在聲學領域的開創性工作及其對機器人技術的影響。
 
13:噪音、振動和粗糙度:了解機器人系統中的噪音和振動管理及其對性能的影響。
 
14:水下聲學:了解水生環境中的機器人水聲學所涉及的挑戰和技術。
 
15:asa 銀獎:了解 asa 銀獎的重要性及其與機器人聲音技術發展的連結。
 
16:靜音:了解減少機器人應用中不必要的聲音以提高效率的方法。
 
17:聲音:深入研究聲音的屬性和功能,並著重在聲音在機器人系統中的操縱。
 
18:音訊工程師:探索音訊工程師在開發尖端機器人音響系統中的作用。
 
19:阿特蘭:了解如何使用專門軟體 阿特蘭 來模擬機器人設計中的聲學行為。
 
20:馬諾哈爾·拉爾·蒙賈爾:了解 馬諾哈爾·拉爾·蒙賈爾 的工作及其對聲學和機器人技術的貢獻。
 
21:聲納:探索聲納技術、其發展及其在用於導航和測繪的機器人系統中的重要性。
 
這本書對聲學如何與機器人技術交織提供了無與倫比的見解,使其成為參與這些領域的任何人的必讀之作。無論您是學生、專業人士還是業餘愛好者,「聲學工程」都能提供加深您對這兩個學科的理解、提高您的技能和職業潛力的知識。不要錯過這個重要的資源!
Available since: 01/02/2025.
Print length: 258 pages.

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    5:邊教邊學-探索機器人教學如何增強理解和技能。
     
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    16:約翰·霍勒巴赫 – 探討機器人專家對教育進步的貢獻。
     
    17:教育中的社群媒體-討論社群媒體在促進機器人教育中的作用。
     
    18:學習工程-了解教育工程如何與機器人技術結合以實現創新學習。
     
    19:弗蘭克·劉易斯 – 發現另一位塑造教育方法的有影響力的機器人人物。
     
    20:電信教學建模系統-機器人技術的創新教學方法。
     
    21:瑪麗娜·烏馬斯基·貝爾斯 – 從她在機器人技術和早期教育交叉領域的工作中學習。
     
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    17:徑向基底函數內核:涵蓋了徑向基底函數內核,它是處理機器人系統中複雜資料模式的強大工具。
     
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    20:流形正規化:專注於流形正規化,有助於將 支援向量機 模型推廣到機器人技術中經常遇到的高維度資料。
     
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    語音識別 - 語音識別將如何造成破壞

    Fouad Sabry

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    什麼是語音識別
     
    計算機科學和計算語言學催生了一個稱為語音識別的子領域,它是一個跨學科領域,專注於開發以下方法和技術:使計算機能夠識別口語並將其翻譯成文本。這樣做的主要優點是可以搜索文本。自動語音識別,有時縮寫為 ASR,是它的另一個名稱,計算機語音識別和語音轉文本 (STT) 也是如此。計算機科學、語言學和計算機工程的領域都體現在它對知識和研究的結合上。語音合成是逆向做事的過程。
     
    您將如何受益
     
    (I) 對以下主題的見解和驗證:
     
    第 1 章:語音識別
     
    第 2 章:計算語言學
     
    第 3 章:自然語言處理
     
    第 4 章:語音處理
     
    第 5 章:語音合成
     
    第 6 章:矢量量化
     
    第 7 章:模式識別
     
    第 8 章:Lawrence Rabiner
     
    第 9 章:循環神經網絡
     
    第 10 章:Julius(軟件)
     
    第 11 章:長短期記憶
     
    第 12 章:時間延遲神經網絡
     
    第 13 章:人工神經網絡的類型
     
    第 14 章:深度學習
     
    第 15 章:Nelson Morgan
     
    第 16 章:Sinsy
     
    第 17 章:機器學習概述
     
    第 18 章:Steve Young(學術)
     
    第 19 章:Tony Robinson(語音識別)
     
    第 20 章:語音計算
     
    第 21 章:Joseph Keshet
     
    (II) 回答關於語音識別的公眾熱門問題。
     
    (III) 語音識別在許多領域的實際應用示例。
     
    (IV) 17 個附錄,簡要解釋 266 個新興360 度全面了解語音識別技術。
     
    本書適合人群
     
    專業人士、本科生和研究生,愛好者、業餘愛好者以及想要超越基礎知識或信息來進行任何類型語音識別的人。
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