福建数字麦克风阵列特征

    干扰噪声源1、干扰噪声源2...干扰噪声源num-1偏离正向的角度为θ2、θ3...θnum；本实施例中，num取值为3，即有两个竞争声源，则mic1采到的目标声源、干扰噪声源1、干扰噪声源2分别记作s1(n)、s2(n)和s3(n)；则：前向麦克风mic1采集到的混合信号m1(n)为：m1(n)＝s1(n)+s2(n)+s3(n)其中：s1(n)、s2(n)、s3(n)分别为通过麦克风mic1采集到的目标声源、干扰噪声源1、干扰噪声源2发出的声音信号；因为前向麦克风mic1更接近目标声源s1，所以麦克风mic2采集到的信号相对于前向麦克风mic1采集到的信号会有一定的延迟，则根据关系，可得麦克风mic2采集到的混合信号m2(n)：其中，d为前向麦克风mic1和麦克风mic2之间的距离，本实施例中d的取值为15mm；c为声速，fs为采样频率；对时域信号进行分帧、加窗后再进行时频变换可得m1(l,k)和m2(l,k)：如果在混合信号的一个时频单元内，当目标信号的能量占了主导，即在这个时频单元内存在如下关系：|s1(l,k)|＞＞|s2(l,k)|并且|s1(l,k)|＞＞|s3(l,k)|式中：l和k分别是频率点和时间窗的序号；则此混合信号的一个时频单元内，目标声源的信号占主导时，混合信号与目标信号的关系可以近似表示为：其中，δ1为目标声源的理想延迟时间。麦克风阵列主要面临环境噪声、房间混响、人声叠加、模型噪声、阵列结构等问题。福建数字麦克风阵列特征

    n)、s2(n)、s3(n)、snum(n)分别为通过麦克风mic1采集到的所述目标声源、所述干扰噪声源1、所述干扰噪声源2、所述干扰噪声源num-1发出的声音信号；因为所述前向麦克风mic1更接近所述目标声源s1，所以麦克风mic2采集到的信号相对于所述前向麦克风mic1采集到的信号会有一定的延迟，则根据关系，可得麦克风mic2采集到的混合信号m2(n)：其中，d为所述前向麦克风mic1和麦克风mic2质检的距离，c为声速，fs为采样频率；b2：在混合信号的一个时频单元内，所述目标声源的信号占主导时，有如下关系：其中，δ1为所述目标声源的理想延迟时间，l和k分别是频率点和时间窗的序号；设，当所述目标声源占主导时，有如下关系：其中，l和k分别是频率点和时间窗的序号，pi为圆周率π；令：约等式右边的代数式为t(l,k)，则，根据两个麦克风mic1、mic2采集到的数据可计算得到每个频域点的t(l,k)；所述目标声源的理想延迟时间δ1的表达式为：步骤s4中的所述掩蔽权重b(l,k)的表达式为：其中，式中a1、a2、a3的取值范围是0～1之间的实数。本发明提供的一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统。深圳麦克风阵列内容什么是麦克风阵列技术？

    麦克风越多越容易实现更好的降噪和语音增果，所以为了达到同样或者类似的效果，双麦克阵列技术相对多麦克阵列的技术挑战性更高。但因为成本问题，采用双麦克阵列的技术挑战虽然大，但从应用普及的角度上却是大势所趋。另外，从效果上看，如果技术优化足够好，在3~5米的家庭环境中，双麦克阵列虽然可以和多麦克阵列做到几乎一样的降噪和语音增果。但双麦克有个缺点，就是声源定位只能定位180°内的范围，而环形麦克风阵列（不管是4Mic、6Mic还是8Mic）都可以做到360°全角度范围内的定位。所以GoogleHome只能有四个LED灯来显示状态，而AmazonEcho可以用LED灯显示说话人的方向。当然，这个差别对具有声源定位需求的产品存在影响，而且对一些本来就需要靠墙摆放的设备如空调、电视机等是没有任何问题的。而对于类似机器人等摆放在室内的产品，如果希望它能定位说话人位置，那就只能采用多麦克方案了。后，从产品的角度，双麦克方案简单更易落地。多麦克阵列大的问题是，无论线性阵列还是环形阵列，其对产品的外观、结构设计都有极为严苛的要求，因为麦克风是要求必须在空间上均匀分布的。而双麦克显然就不必考虑这些因素。

    麦克风阵列，是一组位于空间不同位置的全向麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列，是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置，采集到的信号包含了其空间位置信息。根据声源和麦克风阵列之间距离的远近，可将阵列分为近场模型和远场模型。根据麦克风阵列的拓扑结构，则可分为线性阵列、平面阵列、体阵列等。(1)近场模型和远场模型声波是纵波，即媒质中质点沿传播方向运动的波。声波是一种振动波，声源发声振动后，声源四周的媒质跟着振动，声波随着媒质向四周扩散，所以是球面波。根据声源和麦克风阵列距离的远近，可将声场模型分为两种：近场模型和远场模型。近场模型将声波看成球面波，它考虑麦克风阵元接收信号间的幅度差;远场模型则将声波看成平面波，它忽略各阵元接收信号间的幅度差，近似认为各接收信号之间是简单的时延关系。显然远场模型是对实际模型的简化，极大地简化了处理难度。一般语音增强方法就是基于远场模型。近场模型和远场模型的划分没有的标准，一般认为声源离麦克风阵列中心参考点的距离远大于信号波长时为远场;反之，则为近场。设均匀线性阵列相邻阵元之间的距离(又称阵列孔径)为d，声源高频率语音的波长(即声源的小波长)为λmin。使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列，即操作方便，又不易于暴露。

    虽然语音识别准度得以提高；但实施成本、结构难度、生产安装等问题却接踵而来。但像空调、电视这类家电产品，它永远都是贴墙放，八个麦克风在实际应用上是多余的。双麦克技术在任何产品上均可自然适配。该人士称，双麦克风阵列的结构简单，成本低、容易实施、功耗低等特点让它更容易在家电产品中实现落地。相信在未来一段时间内，双麦克都将成为智能家居产品中的主流配置。不同应用场景下自由配置虽然双麦克有性价比和结构简单的种种优势，但并不能完全覆盖所有场景下的产品需求。比如，在机器人领域里，对声源定位的要求比较高，所以一般都会使用环形多麦克方案。这两年国内比较火的Rokid机器人就采用了8麦克的阵列。未来人工智能领域还需要更多适配的硬件，以满足不同智能产品的需求。因此，国内像科大讯飞、云知声等行业企业都相继推出了6+1麦克、4麦克阵列方案，满足智能音响、机器人领域的产品需求。从长远来看，麦克风阵列解决的只是感知这一块，更快的落地(双麦克更有优势)、更多种的形态(双麦克和多麦克阵列可配置)，是建设人工智能生态的步。声源与麦克风阵列的距离，是麦克风阵列孔径，是声源的工作波长。深圳麦克风阵列内容

麦克风阵列由一组按一定几何结构摆放的麦克风组成，对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理。福建数字麦克风阵列特征

    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。福建数字麦克风阵列特征

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