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filter音标：英 [filt] 美 [flt]；过去式：filtered 过去分词：filtered 现在分词：filtering复数：filters。
滤镜 [词典] filter；[例句]印刷过程中我们会应用CMYK转换和其他滤镜进行优化。
第一个：非奥特儿（非奥需要合起来读）第二个：斯佛一额儿（佛一和额儿都要连起来合成一个音）。这两个单词用谐音不好表达，建议你下载个APP，就是手机应用，比如可可英语，英语流利说之类都可以查词。
Excel中筛选的英文是Filter in Excel。Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。
Filter 技术是servlet 3 新增加的功能。servlet3是sun公司于2000年10月发布的，它的开发者包括许多个人和公司团体，充分体现了sun公司所倡导的代码开放性原则。
词组 filter explicit results，更别说仅 filter 一个单词（后无介词）在英语句子里是有歧义的，究竟是“掉”还是“出” 要看语境和上下文。
1、DNN做声学模型时，一般用filterbank feature，不用mfcc，因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的）。mfcc一般是GMM做声学模型时用的，因为通常GMM假设是diagonal协方差矩阵，而cepstral coefficient更符合这种假设。
2、因此在进行语音分析时，我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC，Fbank。
3、Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。
4、同时，前端处理在获取更容易区分特征的同时，必然带来信息损失，这也是fbank输入比mfcc好的主要原因。
5、在时间窗里采取的不同的信号处理方式，就会得到不同的特征，目前常用的特征有滤波器组fbank，梅尔频率倒谱系数MFCC以及感知线性预测系数PLP特征等。
6、通常来讲，语音识别常用的特征有MFCC、Fbank和语谱图。在本项目中，暂时使用的是80维的Fbank特征，提取特征利用python_speech_features库，将特征提取后保存成npy文件。
工作原理是每部对讲机都有一套收发信电路，采用不同的频率。同一型号的对讲机也要有多种不同频率的组合才行，以免串话。无线电对讲机，其涵盖范围较宽。
对讲机的工作原理 调频信号有天线接收，经C9耦合到芯片内的混频 电路，IC1第一脚内部为本机振荡电路，1脚为本振信号 输入端，LC、CC11等元件构成本振的调谐电 路。
工作原理：发射部分：锁相环和压控振荡器（VCO）产生发射的射频载波信号，经过缓冲放大，激励放大，产生额定的射频功率，经过天线低通滤波器，抑制谐波成分，然后通过天线发射出去。
对讲机工作原理：发射部分：锁相环和压控振荡器（VCO）产生发射的射频载波信号，经过缓冲放大，激励放大、功放，产生额定的射频功率，经过天线低通滤波器，抑制谐波成分，然后通过天线发射出去。
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