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生成式人工智能音頻快速發(fā)展:高信噪比MEMS麥克風功不可沒
- 最新一代人工智能或將開啟新一輪科技革命,全面提升各種人機交互體驗。人工智能日益融入人們的日常生活,在方方面面帶來深刻變化。基于人工智能的文本和圖像生成工具可以創(chuàng)建出令人難以置信的內容。不僅如此,人工智能的觸角已從視覺和文字媒介,伸向語音轉文字(STT)和自然語言處理(NLP)等音頻應用,展現(xiàn)出巨大潛力。然而,音頻應用質量大幅提高是否僅僅歸功于最新一代基于大語言模型的生成式人工智能?還是說硬件依然功不可沒?就拿高信噪比(SNR)微機電系統(tǒng)(MEMS)麥克風來說,它為實現(xiàn)這種必將改變人們日常生活的新質人機交互
- 關鍵字: NLP STT SNR MEMS 麥克風
微波頻率合成器提供多倍頻程覆蓋范圍和出色的相位噪聲性能
- 簡介市場對更高帶寬和更高數(shù)據(jù)速率的需求日益增加,系統(tǒng)頻率和調制速率要求不斷提高。隨著曾經(jīng)用于軍事和國防領域的應用進入消費市場,低功耗變得至關重要。在滿足這些要求的同時,還需要保證:不會犧牲電氣性能或功能。為了滿足這些要求,除了改善進信噪比(SNR)、誤碼率(BER)和用戶熟悉的優(yōu)質服務外,還必須改善本地振蕩器(LO)的相位噪聲。?新推出的?ADF5610?是一款集成式鎖相環(huán)(PLL)和壓控振蕩器(VCO),充分體現(xiàn)了ADI致力于解決這些問題最終取得的成果。頻率覆蓋范圍ADF5
- 關鍵字: SNR LO VCO LUT PLL
閃光的未必都是金子!仔細閱讀相關數(shù)據(jù)手冊數(shù)據(jù),正確選擇部件
- 應用工程師經(jīng)常會重復回答不同客戶提出的相同問題,尤其是客戶針對應用進行器件選型相關咨詢時。我們注意到客戶進行器件選型時有一個誤區(qū),他們往往過于依賴數(shù)據(jù)手冊中的所謂“數(shù)據(jù)表”。我是說令人心動的規(guī)格。“哇!那個ADC的信噪比好高!”這就是客戶面對高信噪比ADC時的反應,他只注意到這個比較突出的特性,卻忘記考慮其他重要的數(shù)據(jù)規(guī)格。接下來我們還會談到其他常見的問題,以及如何為您的應用選擇合適的器件。我最近遇到一個客戶案例,他需要一個適合地震和振動相關應用的ADC。他知道自己需要一個具有高信噪比(SNR)和良好總諧
- 關鍵字: ADC ODR SNR
14位125MSPS四通道ADC電路圖(通過后端數(shù)字求和增強SNR性能)
- 14位125MSPS四通道ADC電路圖(通過后端數(shù)字求和增強SNR性能)-所示電路是14位、125 MSPS四通道ADC系統(tǒng)的簡化圖,該電路使用后端數(shù)字求和將信噪比(SNR)從單通道ADC的 74 dBFS提升到四通道ADC的78.5 dBFS。這項技術特別適合要求高SNR(如超聲和雷達)的應用,并且利用了現(xiàn)代高性能、低功耗、四通道流水線式ADC。##表2總結了系統(tǒng)的測量性能,其中?3 dB帶寬為67 MHz。網(wǎng)絡的總插入損耗約為3dB,因此需要+13dBm的輸入驅動能力,以便為ADC的輸入提供滿量程2V
- 關鍵字: ADC ADI SNR
"驅動 ADC 輸入" 時的第一經(jīng)驗法則
- 工程師們喜歡通過多種方法簡化設計流程。我最喜歡的是一直采用低阻抗電源驅動模數(shù)轉換器 (ADC) 輸入。為什么我會對這種方法情有獨鐘?因為它可為精確數(shù)據(jù)采集模塊帶來諸多優(yōu)勢。 我們首先來看一種常見應用,其中需要將高電壓信號源進行電平轉換,將其轉換為所需的 ADC 輸入范圍。圖 1 中的簡單分壓器可用來解決該問題,即將 +/-5V 信號電平轉換為 0-5V。該分壓器的等效阻抗 Req等于 R1 與 R2 的并行結合?! ∧敲矗@種有限電源阻抗會如何影響數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)? 圖1 高電源阻抗會在數(shù)據(jù)采集過程
- 關鍵字: ADC SNR
噪聲頻譜密度——一項“新”的ADC指標
- 摘要:很長時間以來人們一直在使用NSD定義轉換器的噪聲,但對于許多系統(tǒng)設計人員而言,以它作為新型高速ADC的主要技術規(guī)格可能還是比較陌生的。 對于一些在選擇高速ADC時專注于其他技術規(guī)格的工程師來說,NSD也可能是一個完全陌生的概念。 在過去數(shù)十年里,雖然過程很緩慢,但是至關重要的高速模數(shù)轉換器(ADC)性能指標已經(jīng)發(fā)生了變化。 其主要原因是信號采集系統(tǒng)的帶寬要求一直在不斷增長且永無止境,另外ADC性能的衡量方式也發(fā)生了變化。 上世紀80年代,ADC性能好壞的判斷主要依據(jù)于其直流規(guī)格,例如
- 關鍵字: SNR ADC NSD 噪聲 FFT 201503
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