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我可能无意间成为了音频专家
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
团队通过自动化测试系统分析硬件频率响应，比较竞争产品差异。使用OCTAVE工具设置FIR滤波器，实现EQ效果。研究交叉失真，与供应商改进扬声器设计，降低失真。优化开源AEC算法，提升回声消除。通过隔离信号地和电源地，降低背景噪音，并用ANR算法减少噪音。
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关键要点
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团队设计了一套自动化测试系统，分析硬件电路的声音和频率响应。
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使用自制工具分析竞争产品的频率响应特性，比较差异。
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利用OCTAVE工具设置FIR滤波器，实现EQ效果，CPU占用率为8%。
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研究交叉失真原因，与供应商合作改进扬声器设计，降低失真。
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设计电路并编写算法，通过Cortex M0处理器实现半双工控制。
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研究开源AEC算法，优化webrtc音频处理，提升回声消除效果。
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隔离信号地和电源地，优化音频采集，使用ANR算法显著降低背景噪音。
❓
延伸问答
团队是如何分析硬件电路的声音和频率响应的？
团队设计了一套自动化测试系统，通过计算机的3.5mm音频接口录音和回放，自动分析数据并生成报告。
OCTAVE工具在音频处理中的作用是什么？
OCTAVE工具用于设置FIR滤波器，帮助实现EQ效果，CPU占用率为8%。
团队如何降低扬声器的失真？
团队与供应商合作改进扬声器设计，选择最佳扬声器单元，并优化外壳设计以降低失真。
如何优化回声消除效果？
研究并优化开源AEC算法，修改webrtc的C++源代码，最终实现更清晰的回声消除效果。
团队是如何减少背景噪音的？
通过隔离信号地和电源地，优化音频采集，并使用ANR算法显著降低背景噪音。
FIR滤波器的设计过程是怎样的？
使用OCTAVE工具获取滤波器的tap系数，并在ARM A7平台上实现120阶FIR滤波器，计算时间约为5微秒。
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