声学工程装饰公司高性价比的选择“本信息长期有效”

心理声学（Psychoacoustics）：声学和心理学的结合，是声学领域的新贵。人脑这个黑箱，给声学带来了无尽不确定性以及挑战。在原来的文章也长篇大论过，不在这里展开。

语音（Speech）：包括语音的产生、处理和感知，涉及到物理、生理、心理、语音信号处理和语言学。在人工智能/机器学习中，语音识别和语义分析是两大重要课题。在建筑声学中，一般把200~300Hz或以下的声音称为低频声，500~1000Hz的声称为中频声，2000~4000Hz或以上的声称为高频声。如何让语音清晰、***、高质量的被传递和接受是现在语音交互中的难点。我在上面提到的人工智能声学那篇文章也有提过。

每一个封闭的空间随其尺寸大小的不同会有不同共鸣频率，所以尺寸大小直接影响着该空间各个不同的角落特定频率的产生或消失。低频吸音板是一个用于减少室内滞留声波影响的低频声音吸收设备，一般沿着墙安装或装在墙角。

低频吸音板的吸音特征有效防止了低频声音在室内相互影响彼此干扰，所以在听力区会有更加准确的响应。低音吸音板有很多形状和大小，安装时也需要很多技巧，您可以根据自己的需要来安装。

监督学习对于输出我们已经有了预期，知道他们长什么样；无监督学习是不知道输出应该是什么，***后用数据来判断。比如同样是分类，垃圾邮件分类是监督学习；把同质类的新闻分类就是无监督学习，因为我们并不知道要分成几类，也没有具体分类标准。

声学是物理学分支，人们几百年来一直致力于发展声学的物理模型，如下图的x轴所示；随着数据量的增大，以数据为驱动的方法也逐渐被运用，如图的y轴。右上角方向就是声学发展的方向：更***完备的物理模型和大数据驱动的机器学习的结合[3]。也是因为兴趣，去年在Coursera上了吴恩达的MachineLearning，算是对机器学习的入门。机器学习中，数据特征是关键。

声学模态分析中导入后的模型可以通过Physical Region对象定义模型树中的体是属于声学域还是结构域。对于声学域，可以使用额外的高ji设置，用于指ding声学域的物理属性。

当分析模型中不存在结构域时（纯声场分析时），可采用Block Lanczos法, 子空间法以及完全阻尼法特征求***进行求解。当模型中存在结构域，必须使用非对称法或完全阻尼法特征值求***进行求解。