Vang số APP K9000 là một trong những thiết bị nổi bật nhất của APP. Sản phẩm được kế chuyên biệt cho các dàn Karaoke gia đình tiêu chuẩn. Ngoài ra, thiết bị cũng có thể sử dụng phục vụ dàn Karaoke phòng hát nhỏ hay kinh doanh cafe. Show Giới thiêụ vang số APP K9000Vang số APP K9000 là vang số tiêu chuẩn phục vụ xử lý âm thanh chi dàn Karaoke gia đình. Do đó, thiết kế vang số không quá ấn tượng. Tuy nhiên vận hành đặc biệt đảm bảo ổn định. Quá trình sử dụng thiết bị cho hiệu quả đảm bảo cho chất lượng âm thanh tiêu chuẩn nhất. Với mức giá hấp dẫn, thuộc phân khúc giá tầm trung, việc đầu tư vang số karaoke APP K9000 là lựa chọn hợp lý nhất cho nhiều gia đình. Đặc biệt là các gia đình có nhu cầu sử dụng dàn Karaoke chất lượng nhưng không có quá nhiều chi phí đầu tư.  Vang số APP K9000 chính hãng Sử dụng vang số APP K9000 cần kết hợp với một số thiết bị khác để cho hiệu quả đảm bảo chất lượng nhất. Đặc biệt không thể thiếu sự kết hợp cùng cục đẩy công suất. Sử dụng cục đẩy công suất cùng vang số APP K9000 giúp bạn có dàn âm thanh tiêu chuẩn mà không cần dùng đến amply. Thiết kế truyền thống đơn giảnVang số APP K9000 được đầu tư kiểu thiết kế truyền thống cơ bản. Đây là kiểu thiết của đa số các sản phẩm từ APP. Màu đen ghi với chất liệu cao cấp, giúp bảo vệ sản phẩm khỏi các va chạm thông thường. Mặt trước thiết kế là hệ thống điều chỉnh và màn hình led hiển thị. Hệ thống điều chỉnh với thiết kế 12 nút chức năng. Trong đó, 4 nút điều chỉnh cơ bản được thiết kế dạng vặn, chắc chắn, hiện đại. 8 nút điều chỉnh còn lại đưojc thiết kế nhỏ tinh tế. Khu vực điều chỉnh nằm bên phải màn hình. Vang số APP K9000 giá rẻ Khu vực bên trái là hệ thống đầu vào mic. 3 đường vào riêng biệt cho mic giúp hiệu quả điều chỉnh thiết bị tốt nhất. Khả năng xử lý riêng biệt của 3 đường vào mic này cũng tương đối cao. Do đó, người dùng có khả năng kiểm soát thiết bị tốt nhất. Màn hình led hiện thị tương đối rõ giúp nắm bắt hoạt động của thiết bị vang số đồng đều nhất. Vận hành thiết bị cơ bản, ổn địnhVang số APP K9000 được thiết lập bộ xử lý vận hành chuyên nghiệp, tối ưu. Khả năng xử lý âm thanh đồng bộ nhanh, tiêu chuẩn. Thiết bị có thể tiếp nhận âm thanh chuẩn xác từ nhiều nguồn vào một lúc, sau đó cho xử lý âm thanh chuyên nghiệp đồng thời và cho âm thanh đầu ra chuẩn từng đường tiếng. Bộ xử lý vang số App chất lượng Khả năng cắt tiếng hú, rít và loại bỏ tạp âm cũng được đánh giá cao. Đồng thời vang số không chịu hơn ảnh hưởng bởi các thiết bị gây nhiễu sóng. Với những ưu điểm vận hành cơ bản, vang số APP K9000 có khả năng vận hành tiêu chuẩn cho các dàn âm thanh karaoke gia đình. Lựa chọn sản phẩm chất lượng với mức giá hấp dẫn nhất tại Lạc Việt Audiođể sở hữu những trải nghiệm âm thanh đỉnh cô. Với hơn 15 năm trong lĩnh vực âm thanh, tôi đã và đang setup rất nhiều hệ thống âm thanh khác nhau: Từ các dàn loa đám cưới đến các hệ thống âm thanh sân khấu lớn. Với kinh nghiệm và đam mê công việc của mình chắc chắn khi có nhu cầu liên hệ đến Lacvietaudio.com bạn sẽ nhận được những tư vấn chất lượng và hiệu quả nhất! Giới thiệuTiền xử lý dữ liệu tín hiệu nói chung và dữ liệu âm thanh nói riêng đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong bất cứ một phương pháp học máy nào. Các mô hình học sâu cho tín hiệu âm thanh rất nhạy cảm với dữ liệu đầu vào, vì vậy bước làm sạch dữ liệu đầu vào sẽ quyết định hiệu suất mô hình tốt hay kém. Trong bài này mình sẽ giới thiệu một vài phương pháp tiền xử lý cho tín hiệu âm thanh. Bộ lọc butterworthTrong nhiều ứng dụng, ta cần một bộ lọc thông thấp (low-pass filter), thông cao (high-pass filter), thông dải (band-pass filter) hay chắn dải (band-stop filter) thỏa mãn các yêu cầu về dải thông, dải chắn cụ thể. Ta có thể thiết kế bộ lọc dựa vào một phương pháp xấp xỉ hóa bộ lọc lý tưởng nào đó. Trong phần này, mình xét phương pháp xấp xỉ Butterworth và việc thiết kế bộ lọc ở đây bắt đầu từ thiết kế bộ lọc thông thấp Butterworth, sau đó bằng các phép biến đổi tần số ta có thể chuyển đổi thành thiết kế bộ lọc thông cao, thông dải và chắn dải. Ta sẽ xét các bước thiết kế đối với bộ lọc thông thấp Butterworth chuẩn hóa, tức là bộ lọc có tần số cắt (cutoff frequency) là ωc\omega_c = 1 rad/s. Việc thiết kế các bộ lọc có tần số cắt khác ω c\omega_c = 1 rad/s sẽ được thực hiện bằng cách co giãn tần số. Bước đầu tiên trong thiết kế là lựa chọn tần số cắt ωc\omega_c . Tần số này được xác định bởi băng thông yêu cầu. Bước thứ hai là lựa chọn bậc của bộ lọc. Ta thường chọn bậc của bộ lọc từ độ lợi (gain) tại một tần số cụ thể ω1\omega_1 nào đó trong dải chắn. Độ lợi G(ω)G(\omega) của một bộ lọc thông thấp bậc nn được định nghĩa: G2(ω)=∣H(jω)∣2=G021+(jωjωc )2nG^{2}(\omega)=|H(j \omega)|^{2}=\frac{G_{0}{ }^{2}}{1+\left(\frac{j \omega}{j \omega_{c}}\right)^{2 n}} Trong đó nn là bậc của bộ lọc, ωc\omega_c là tần số cắt và G0G_{0} là độ lợi ở tần số 0. Các đường cong biểu diễn độ lợi thay đổi theo tần số với các bậc bộ lọc khác nhau thường được dùng để xác định bậc của bộ lọc. Bước thứ ba là tính các hệ số của mẫu số của hàm truyền đạt: HN(SN)= a0/(b0+b1 SN+…+bn−1 SNn−1+SNn)\mathrm{H}_{\mathrm{N}}\left(\mathrm{S}_{\mathrm{N}}\right)=\mathrm{a}_{0} /\left(\mathrm{b}_{0}+\mathrm{b}_{1} \mathrm{~S}_{\mathrm{N}}+\ldots+\mathrm{b}_{\mathrm{n}-1} \mathrm{~S_N}^{\mathrm{n}-1}+\mathrm{S}_{N}^{\mathrm{n}}\right) Ở đây chữ N là để ký hiệu cho bộ lọc chuẩn hóa. Ta chọn hệ số a0a_0, chọn sao cho bộ lọc có độ lợi lớn nhất. Bước cuối cùng, ta thay đổi thang tần số để có được bộ lọc có tần số cắt thỏa mãn yêu cầu: HL(s)=a0/(b0+b1( s/ωc)+…+bn−1( s/ωc)n−1+(s/ωc)n)\mathrm{H}_{\mathrm{L}}(\mathrm{s})=\mathrm{a}_{0} /\left(\mathrm{b}_{0}+\mathrm{b}_{1}\left(\mathrm{~s} / \omega_{\mathrm{c}}\right)+\ldots+\mathrm{b}_{\mathrm{n}-1}\left(\mathrm{~s} / \omega_{\mathrm{c}}\right)^{\mathrm{n}-1}+\left(\mathrm{s} / \omega_{\mathrm{c}}\right)^{\mathrm{n}}\right) Tăng/giảm bậc n dẫn đến tăng/giảm độ dốc của vùng chuyển. n càng cao, khả năng phân tách giữa các tần số gần nhau của bộ lọc càng tốt và ngược lại.
Resampling tín hiệuResampling là phương pháp kết hợp nội suy (interpolation) và thập phân hóa (decimation) để thay đổi tỷ lệ lấy mẫu. Resampling thường được thực hiện để giao tiếp giữa hai hệ thống có tốc độ lấy mẫu khác nhau. Nếu tỷ lệ sampling rate của hai hệ thống là một số nguyên, thì thập phân hóa hoặc phép nội suy có thể được sử dụng để thay đổi tốc độ lấy mẫu (tùy thuộc vào tốc độ cần giảm hay tăng); nếu ngược lại, phép nội suy và thập phân hóa phải được sử dụng cùng nhau để thay đổi sampling rate. Ví dụ các thiết bị âm thanh chuyên nghiệp sử dụng tốc độ lấy mẫu là 48 kHz, nhưng thiết bị âm thanh tiêu dùng sử dụng tốc độ 44,1 kHz. Do đó, để chuyển nhạc từ bản ghi chuyên nghiệp sang đĩa CD, tốc độ lấy mẫu phải được thay đổi theo hệ số: (44100 / 48000) = (441 / 480) = (147 / 160). Trong ví dụ này, chúng ta nội suy theo hệ số 147, sau đó thập phân hóa theo hệ số 160 Chuẩn hóa biên độChuẩn hóa biên độ là một toán tử cơ bản được thực hiện trên tín hiệu để đa dạng hóa cường độ âm thanh. Nó được biểu diễn bằng công thức: Y(t)=αX(t)Y(t)=\boldsymbol{\alpha} X(\mathrm{t}) Trong đó α\boldsymbol{\alpha} là hệ số tỉ lệ.
Có thể thấy tín hiệu bị suy yếu khi \boldsymbol{\alpha} = 0.5 (hình b) và được tăng cường khi \boldsymbol{\alpha} = 1.5 (hình c) Biến đổi Fourier rời rạcTrong toán học, phép biến đổi Fourier rời rạc (DFT), đôi khi còn được gọi là biến đổi Fourier hữu hạn, là một biến đổi trong giải tích Fourier cho các tín hiệu thời gian rời rạc. Đầu vào của biến đổi này là một chuỗi hữu hạn các số thực hoặc số phức, khiến cho biến đổi này là một công cụ lý tưởng để xử lý thông tin trên các máy tính. Với chuỗi tín hiệu x(n) đầu vào, DFT biến đổi thành chuỗi số phức bằng công thức: Xk=∑n=0N−1xn⋅e−iππNkn=∑n=0N−1xn⋅[cos(2πkn/N)−i⋅sin(2 πkn/N)]\begin{aligned} X_{k} &=\sum_{n=0}^{N-1} x_{n} \cdot e^{-\frac{i \pi \pi}{N} k n} \\ &=\sum_{n=0}^{N-1} x_{n} \cdot[\cos (2 \pi k n / N)-i \cdot \sin (2 \pi k n / N)] \end{aligned} Phổ biên độ của tín hiệu x(n): ∣X(jω)∣|X^{(j\omega)}| Bộ lọc pre-emphasisBộ lọc pre-emphasis để khuếch đại tần số cao. Bộ lọc này rất hữu ích trong những trường hơp:
Pre-emphasis filter áp dụng vào tín hiệu x(n)x(n) theo công thức sau: y(t)=x(t)−αx(t−1)y(t) = x(t) - \alpha x(t-1) Hình dưới đây mô tả tín hiệu trước (a) và sau (b) khi áp dụng bộ lọc pre-emphasis:
Có thể thấy bộ lọc đã tăng cường vùng tần số cao đồng thời làm suy giảm vùng tần số thấp Tỉa khoảng lặngTrong xử lý tiếng nói, những khoảng lặng (silence) thường không mang nhiều thông tin và dễ gây nhiễu cho quá trình huấn luyện mô hình. Vì vậy một bước thường có trong quá trình tiền xử lý là tỉa khoảng lặng
Tỉa khoảng lặng được thực hiện bằng cách sử dụng một ngưỡng và loại bỏ những frame liên tiếp có cường độ nhỏ hơn giá trị ngưỡng đó. Kết luậnTrong bài này mình đã giới thiệu các phương pháp thông dụng để tiền xử lý dữ liệu âm thanh đầu vào. Tùy thuộc vào bài toán và dữ liệu, ta có thể sẽ phải xử lý thêm như biến đổi về miền tần số, trích xuất các đặc trưng về phổ, phân đoạn,... Với dữ liệu sạch, việc huấn luyện mô hình học máy hay học sâu sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. |
