隔音减振声学装饰
在音频方面，衰减是一种声音终止的方法。本文中的信息可应用于气动声学和热粘性声学接口或基于dG-FEM的超声波接口的自由场问题。任何声学信号或者一个电子乐器的波形包络都可以说是由许多要素组成的，比如内部动态、延音、释放和衰减，这些都可以定义一个信号或波形包络的特征。隔音减振声学装饰所有信号或波形包络衰减的本质，都可以根据诸如时间和衰减幅度这些因素的变化而变化。隔音减振声学装饰
衰减的时间是指回响的声压电平按60 dB(百万分之一)的水平从原来的长度下跌所花费的时间，有时候这也叫做混响时间。如果您悉心设置了一下衰减时间，就可以按自己的想法将混音变湿，而且声音还不会变得混浊或不清晰。
机器学习现在已经被广泛应用到计算机视觉、图像处理、语音处理、地球物理等领域。这种材料可以做成各种颜色，非常漂亮而且安装方便，但它的优点也仅限于此了，对声音完全没有作用。和其他技术，比如压缩感知等类似，在计算机和图像处理领域掀起热潮之后，机器学习开始在声学崭露头角。虽然起步不早，但是发展很快。在人类语言语音、动物发声、水下声源***等声学子领域都有应用。
机器学习的定义想必大家或多或少都知道，可以被宽泛地定义为，无需明确指令的情况下，依赖数据中的模式和特征，通过电脑研究算法和统计模型，来完成特定任务的过程[1]。机器学习分为三类：监督学习(Supervisedlearning)，无监督学习(Unsupervisedlearning)和强化学习(Reinforcementlearning)。机器学习分为三类：监督学习 (Supervised learning) ，无监督学习 (Unsupervised learning) 和强化学习 (Reinforcement learning)。这篇文章我们只关注前两类。
声学模态分析
声学模态分析中提供了以下的声学边界条件，包括：压力、表面阻抗边界、波吸收边界、表面辐射边界、波吸收单元、自由液面。提供的声学载荷，包括：温度、阻抗层、静压力。
模态分析支持的载荷
模态分析支持的边界条件
对于结构-声学耦合场分析，可以对分析系统右键插入Create Automaticgt;FSI，实现自动识别并创建FSI。
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。
