聚酯纤维吸音板。这种材料可以做成各种颜色，非常漂亮而且安装方便，但它的优点也***于此了，对声音完全没有作用。隔音减振声学装饰
木质吸音板。很多企业到国外考察，看到人家用的木质吸音材料很美观效果也好，就回来学，装修时也包层木头。当分析模型中不存在结构域时（纯声场分析时），可采用BlockLanczos法,子空间法以及完全阻尼法特征求解器进行求解。其实这种表层木质的吸音材料，文章在后面，真正对声音起作用的是背后的吸音腔体。国内企业效仿安装的往往只有表层的木头，没有背后的腔体，当然也就没有任何吸音作用。隔音减振声学装饰
网格单元由节点组成。对于线性网格单元，节点位于顶点。二阶多项式插值是 COMSOL Multiphysics 中波动方程的默认形函数。电声随着手机等便携式电子设备的兴起而迅猛发展，HiFi爱好者对其也有很大推动。二阶（或二次）单元在单元长度方向有一个额外的节点，可以jing确地解析波。对于自由场的波动问题，我们需要每个波长大约有 10 或 12 个节点来解析。因此，对于使用二次单元的基于波的建模，我们每个波长需要 5 或 6 个二阶单元（）。对于短波长（较高频率），单元大小需要比频率较低的情况小。隔音减振声学装饰
掏出手ji，跟朋友发几条语音
—— 对着话筒说话，用Bose耳机听朋友回复。不想听语音，把语音转文字；
—— 涉及到：麦克风技术、DSP、主动降噪、声音压缩、语音识别；
说实话，不写出来我也没发现短短的几个活动就可以涉猎到这么多领域。这就是声学的特点，交叉性极强。。。。。。
zhu名的“声学之轮”了解一下。。。。。。
zui近接手了一个EOL (End of Line)的项目，用高斯混合模型GMM (Gaussian Mixture Model)作生产线上产品的质量检测。虽然提取特征的过程很痛苦，不过还是很有意思。也是因为兴趣，去年在Coursera上了吴恩达的Machine Learning，算是对机器学习的入门。由于我们靠耳朵感知音量，这些遵循对数曲线的比值按分贝来表达使许多事情变得简单多了。随着机器学习的兴起，各个学科都在积极蹭热度，寻找和机器学习的契合点。这个系列就和大家聊聊机器学习在声学上的应用，标题略显浮夸，有蹭人工智能热度的嫌疑，其实主要是谈机器学习。对机器学习的了解有限，欢迎交流指正。
