為國內電聲產業推動相關產品設計、技術開發與應用 What is EATD 政府登記有案之廠商或個人,經本聯盟遴選同意者得加入會員,本聯盟保有最終審核之權利。
關於EATD 核心人物 成立宗旨 研發創造 皆以四大宗旨為依歸
「整合」輔導診斷、驗證服務、技術盤整
「轉化」流程轉化、程式應用、技術升級
「創新」前瞻技術、擴展應用、創新加值
「傳承」教育訓練、交流論壇、技術傳承
計畫主持人
黃錦煌 榮譽特聘教授
共同主持人
劉育成 工程博士
技術團隊
逄甲大學電聲碩士
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本論文將採用商用有限元素分析軟體-COMSOL Multiphysics,以四顆市售的微型揚聲器單體為標的,搭配-KLIPPEL與SoundCheck 系統,從T-S參數出發,建構微型揚聲器單體等效電路模擬,進一步搭配COMSOL Multiphysics建構符合物理特性與意義之2D與3D有限元素模擬架構與流程;對於振膜高頻模態分裂,採用SmartDO之遞迴式共軛合理導向法成功結合COMSOL Multiphysics完成機械參數之優化,使得整體模擬系統更為完整。
張恩慈
採用遞迴式共軛合理導向法優化微型揚聲器有限元素模擬之研究
本文針對現今最常見的兩種麥克風:動圈式和電容式麥克風,依國內廠商之產品設計,分別建立等效電路數學模型,並嘗試諸多量測方法來估算其機電聲參數,最後模擬出麥克風的重要性能表現,如:頻率響應曲線、阻抗曲線、指向性等,並同時分析探討一些聲學上的現象和理論所造成的影響。
彭子桓
動圈式和電容式麥克風之電聲分析與逆運算法估測參數之探討
本文提出基於深度卷積神經網路(Deep Convolutional neural network, DCNN) 的系統,用於學習HDD的輸出訊號,達到模擬HDD特性的目的。利用卷積神經網路的模型來探討合成訊號與使用符合IEC60318-4 標準之耦合器所量測到的訊號之間的共同特徵。透過學習演算法,DCNN可藉由迭代調整與HDD響應所對應的參數,建立HDD模型,結果顯示與傳統建模相比提高了 23% 的準確率,未來可應用於協助聲學工程師找出HDD的設計模式和對應的模型,縮短開發時間與聲音品質調整。
江彥達
基於深度卷積神經網絡的入耳式耳機時域信號合成系統
本研究主要以ANSYS Workbench- CFX模組為工具,建構流場的分析模型,並利用風洞測試完成排風量的驗證;同時,並利用多孔材料的設定完成考量吸音棉的模擬,結果於無響室測試相比對。最後,在搭配COMSOL Multiphysics完成內外部聲場,以及流固耦合的模擬,以強化本文研究主題之被動抗噪機制於抽油煙機噪音之分析。
黃柏翔
應用多孔材料於離心式抽油煙機噪音分析之研究
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《2024/11/12》
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