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自我学习和自适应方案

  • 自适应的软件方案
  • 基于非线性物理模型
  • 参数自动识别
  • 任意音频信号的线上学习
  • 利用换能器本身作为传感器

KCS 使用换能器本身作为传感器,通过监测扬声器终端的电压和电流来识别换能器瞬时参数。换能器的非线性揭示了其可用工作范围,可以省去耗时的专家调音。
在线模式播放音乐时,KCS 不断监控扬声器端口的电压和电流,连续地使内部模型与时变的换能器特性(例如机械刚性、音圈温度和音圈位置的变化)进行匹配。基于识别出的参数,非线性换能器模型可以精确估算出状态信息,如音圈位移,这正是保护系统所需的信息。


演示视频

KLIPPEL Controlled Sound - 自适应算法

该视频展示了 KCS 算法在播放任何音乐文件时如何识别及调整适应扬声器参数的变化。 
打开箱体背部可以模拟扬声器单体劲度系数的一个变化,比如悬挂部件老化或者环境条件变化。KCS 可以检测到该参数的变化并持续更新扬声器单体模型以保证得到恒定的频率响应。

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