MIDI数字音频卡   产品详情请于我公司市场销售部联系：010-50972088/50972048（工作日8:30-17:30）或使用http://www.xinsanfu.com/在线咨询&留言与我们联系（7*24小时）

　　2015年，深圳台电(TAIDEN)首次将国际先进的数字红外技术引入到多媒体教学环境中，全球首创具有抗干扰能力强、便于管理、音质清晰等特点的数字红外无线教学扩声系统，为教学环境传声系统提供了理想的解决方案。 　　深圳台电继续创新, 将数字红外音频传输及控制技术、数字信号处理(DSP)技术与阵列麦克风技术集成, 首创TES-5680互动录播教室音频系统。该系统采用数字红外技术拾取老师授课声音,声音拾取达到广播级音质。采用阵列麦克风拾取学生声音,经过高性能数字信号处理器(DSP)对拾取的音频进行降噪处理(ANC)、回声消除处理(AEC)和声音反馈抑制处理(AFC), 再经过混音之后输入到录播系统(兼容第三方录播设备),将阵列麦克风检测到的声源定位信息传送到云台摄像机可实现发言学生的自动视频跟踪, 同时将老师的声音单独输出至扩声系统进行现场扩声,形成理想的教学录播及扩声系统解决方案。 系统特色 应优质常态化教学录播而生 老师专用数字红外无线音频采集通道 内置阵列麦克风在5-8米半径范围内360°精准拾取学生声音 高性能DSP处理器对拾取音频进行噪声消除(ANC)、回声消除(AEC)和声音反馈抑制(AFC) 师生声音混音比例可调, 输出到录播系统, 完美实现互动教室音频录制 采用先进人工智能技术, 自动识别声音位置, 配合云台摄像机自动追踪发言学生 高品质还原课堂教学声音 老师专用音频采集通道可达广播级音质水平 信噪比高达85 dBA以上 学生麦克风可进行闪避设置, 确保双方麦克风均有声音输入时突显老师授课声音 杜绝射频辐射, 绿色又健康 数字红外音频传输与控制技术(dirATC), 超强抗干扰 扩声系统无射频辐射, 为师生健康护航 双色麦克风指示灯圈 双色麦克风指示灯圈用于显示阵列麦克风处于待机或使用状态 可分12段显示声音方向 系统高度集成, 外形小巧美观 阵列麦克风与数字红外无线扩声系统融为一体 外形小巧, 连线简单, 确保安装环境整洁美观 兼容第三方录播系统 定单信息 TES-5685MA 互动录播教室音频系统 TES-5685MA……………………互动录播教室音频系统（含数字红外接收器，可配2个无线麦克风，内置阵列麦克风，内置高性能数字信号处理器，可实现ANC、AEC和AGC，模拟音频输入/输出，录音输出，内置音频功放，集成扬声器）   TES-5685BX 功能扩展盒 TES-5685BX……………………………………功能扩展盒（用于TES-5685M系列, 模拟音频输入/输出，可接TES-5604CS系列充电底座，1路线路输入及1路线路输出）

包括基于流量分析的移动应用指纹识别技术以及基于应用程序和浏览器的设备指纹识别技术等。移动应用指纹识别技术通过综合应用动态流量采集和静态特征抽取技术，在保证应用规模和流量覆盖率的前提下，实现流量数据的大规模自动化采集。设备指纹识别技术针对Android系统终端，在零权限的前提下分别基于应用程序和浏览器提取层次化标识符组合形成指纹实现设备识别。

工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知     为基础的机械手臂控制系统，核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标，并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生  产率具有重要的应用价值。

利用手机上的 APP 刷人脸，进行识别后，驱动门禁开关。由于手机比较普及，出入门禁的人，无需携带其他识别物，就能自由进出。成本低、方便快捷。

该信号处理板釆用浮点高速信号处理器TMS320C670K 24位多通道工 业模数转换器（ADC）以及24位双通道工业数模转换器（DAC）实现，可 完成8通道音频/振动信号采集、分析处理以及2通道音频信号输出，也可 以完成激励-响应测试相关的各种应用。 8通道ADC可对音频/振动多路信号进行8KHz~96KHz的同步釆集，釆集得 到数据由信号处理单元（DSP）进行实时处理，结果信号可以实

   NTI 能拓 创立于2004年，是由从业二十余年的技术团队自主研发的专业音频产品。研发团队在多年的从业经验中，对音视频行业未来发展趋势的把握以及对客户需求有着更直观深入的了解，把客户的真正的需求和先进技术、以及多年来所积累的丰富经验进行了整合，从而有了NTI专业音频产品的诞生。 广泛的应用领域，映射出NTI产品在技术领先、品质可靠为基础上，坚持以客户和市场需求为导向， 给客户带来真正便捷实用的产品，用质量赢得市场，用技术引领行业前进。

项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

通过人脸检测模块对输入图像进行预处理，自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人脸 区域，对人脸面部图像进行特征提取，利用模式分类器进行性别识别。