北京数字麦克风阵列设计

    在握手阶段完成之后，进入实时通信阶段，此时客户端可以主动上传数据以及结束标识，之后即可接收转写结果。实时转写时，向服务端发送二进制的音频数据，音频发送的时间间隔为15秒。在完成音频数据发送之后，需发送内容为{“end”:true}的binarymessage到服务端表示发送结束；在此之后服务端将转写的文字结果返回到翻译模块。使用实时语音转写功能时，转写的文本会显示在源语言的文本框内。实时翻译模块的编写基于百度ai开放平台的通用翻译的机器翻译实现，翻译模块通过调用机器翻译的api，将所需翻译的内容以及目标语种传送给百度翻译引擎，即可获得所需的翻译结果。具体实现时，通过get或post发送字符串来访问所需服务；实时翻译模块确保大小在6000bytes以内的文本翻译的准确性，文本的编码为utf-8编码，翻译的结果为json格式。完成实时翻译功能后，翻译的文本将显示在目标语言的文本框内。语音合成模块的语音合成功能基于百度ai开放平台的语音合成技术实现；基于http请求的restapi接口，将小于1024字节的文本转化为mp3、pcm(8k和16k)、wav(16k)格式的可播放的音频文件后，调用手机内的播放软件进行实时播放。本发明的技术方案中。麦克风阵列一般用于：声源定位，包括角度和距离的测量抑制背景噪声、干扰、混响、回声信号提取。北京数字麦克风阵列设计

    包括：/n该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘组成；/n该键盘内置麦克风阵列；/n该键盘触摸屏虚拟键盘上映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号；/n该键盘的物理键盘在QWERTYUIOP和ZXCVBNM这两行键的字符键位中，每行至少以一个特殊键替换标准键，使三行字符键对齐，获得字符键位的至少3乘3对齐排列，实现单键区键盘内涵九宫格键盘，数字小键盘映射到内涵九宫格键区上，BackSpace键左边的等号″＝″键不复用，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘。/n【技术特征摘要】1.一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘，其特征在于，包括：该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘组成；该键盘内置麦克风阵列；该键盘触摸屏虚拟键盘上映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号；该键盘的物理键盘在QWERTYUIOP和ZXCVBNM这两行键的字符键位中，每行至少以一个特殊键替换标准键，使三行字符键对齐，获得字符键位的至少3乘3对齐排列，实现单键区键盘内涵九宫格键盘，数字小键盘映射到内涵九宫格键区上，BackSpace键左边的等号″＝″键不复用，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘。四川无限麦克风阵列内容由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。

    混响是建筑声学中要重点考虑的问题演讲厅要短一些的混响时间，比如北京学术报告厅混响时间为1s交响乐则需要长一些的混响时间，比如上海音乐厅混响时间为，维也纳音乐厅为过大的混响会带来音素的交叠掩蔽现象，严重影响语音识别效果，尤其是远距离语音识别。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。线性麦克风阵列加性麦克风阵列(AdditiveMicrophoneArray)阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向可调结构简单、方便布局适用于车载、家电等场合差分麦克风阵列(DifferentialMicrophoneArray)阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向只能在末端方向适用于耳机通话等场合平面麦克风阵列平面麦克风阵列(PlanarMicrophoneArray)实现平面360度等效拾音麦克风个数越多，空间划分越精细，语音增强和降噪效果越好用于智能音箱和交互机器人上立体麦克风阵列立体阵列麦克风(3-DMicrophoneArray)真正实现全空间360度无损拾音解决了平面阵高俯仰角信号响应差的问题麦克风阵列发展趋势多传感器的融合。声学麦克风，光学麦克风，骨传导麦克风的多模态降噪。提高信噪比，以及适应不同的环境。分布式麦克风阵列。客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。

    语音识别技术领域，具体为一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统。背景技术：在现在的国际化背景下，我们与国际友人沟通的契机越来越多，然而不同国籍的人的母语不同，不同的语言是沟通中的一个巨大障碍；尽管翻译软件、同声翻译软件都已经出现，但是在嘈杂环境中，因为竞争声源的存在，低信噪比(snr)的声源使得语音转文字的效果、同声翻译软件的翻译效果一直不是很理想。国内已经有了一些相关的发明、以及相关的应用软件。在前端去噪方面，该方法构建了一个基于时频掩蔽的mvdr波束形成器；由于该方法采用的四元麦克风阵列的硬件电路比较复杂，占用空间大，因此并没有小型化和便携性设备产生，在同声翻译领域的实际应用中是有限制的。该方法以传统的双麦克风波束形成法为基础，通过对前向的目标信号进行估算以及维纳滤波，获得增强的语音信号，但是若环境中存在多个竞争性语音噪声，该方法的性能将无法保证。目前市面上已有的语音识别app。平面麦克风阵列实现平面360度等效拾音麦克风越多，语音增强和降噪效果越好用于智能音箱和交互机器人上。

    音频转换模块包括音频解码器和，语音增强模块基于数字信号处理器dsp实现；语音增强模块通过数字信号处理器芯片的i2c接口向音频解码器发送控制信号，通过数字信号处理器芯片的mcasp接口连接音频解码器，交换数字音频信号的数据。语音增强模块中通过预先植入的语音增强算法对音频转换模块传入的声信号进行增强处理；语音增强算法包括以下步骤：s1：定义麦克风阵列中与目标声源s1接近的麦克风为前向麦克风mic1，其采集到的声信号为m1(n)，另一个麦克风mic2采集到的声信号为m2(n)；对声信号m1(n)、m2(n)进行分帧与加窗之后，再进行时频变换即得到频域信号m1(l,k)和m2(l,k)，其中：l和k分别是频率点和时间窗的序号；s2：因为同一个声源的声信号到达两个麦克风mic1、mic2的时间存在延迟，计算延迟系数t(l,k)；s3：将延迟系数与目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，确定目标声源的能量所占成分；延迟系数t(l,k)的计算方法包括如下步骤：设目标声源存在竞争性语音噪声：干扰噪声源1、干扰噪声源2...干扰噪声源num-1，其中，num取值为自然数；目标声源偏离正向的角度为θ1，θ1的值为0°或非常接近0°。目前常用的麦克风阵列可以按布局形状分为：线性阵列，平面阵列，以及立体阵列。北京数字麦克风阵列设计

针对在真实室内环境中，麦克风阵列与说话人（声源）之间存在干扰的情况下，声源定位能力不足的实际问题。北京数字麦克风阵列设计

    实现噪声抑制、混响去除、人声干扰抑制、声源测向、声源、阵列增益等功能，进而提高语音信号处理质量，以提高真实环境下的语音识别率。事实上，靠麦克风阵列也很难保证语音识别率的指标。麦克风阵列还是物理入口，只是完成了物理世界的声音信号处理，得到了语音识别想要的声音，但是语音识别率却是在云端测试得到的结果，因此这两个系统必须匹配在一起才能得到好的效果。不如此，麦克风阵列处理信号的质量还无法定义标准。因为当前的语音识别基本都是深度学习训练的结果，而深度学习有个局限就是严重依赖于输入训练的样本库，若处理后的声音与样本库不匹配则识别效果也不会太好。从这个角度应该非常容易理解，物理世界的信号处理也并非越是纯净越好，而是越接近于训练样本库的特征越好，即便这个样本库的训练信号很差。显然，这是一个非常难于实现的过程，至少要声学处理和深度学习的两个团队配合才能做好这个事情，另外声学信号处理这个层次输出的信号特征对语义理解也非常重要。看来，小小的麦克风阵列还真的不是那么简单，为了更好地显示这种差别，我们测试了某语音识别引擎在单麦克风和四麦克风环形阵列的识别率对比。另外也要提醒，语音识别率并非只有一个WER指标。北京数字麦克风阵列设计

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