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 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
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
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
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