麦克风阵列基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
麦克风阵列企业商机

    麦克风阵列具有对远场干扰噪声很强的抑制作用,应用于便携IT设备如PDA、GPS、NB、手机等在较大噪声环境中使用时表现出较好的效果。小型麦克风阵列由一组麦克风单元在一个小范围内按照一定空间分布组合而成,由于它在噪声环境下具有良好的信号采集性,因此越来越受到声学应用领域的关注。1.波束的形成麦克风阵列是指按一定距离排列放置的一组麦克风,通过声波抵达阵列中每个麦克风之间的微小时差的相互作用,麦克风阵列可以得到比单个的麦克风更好地指向性。在麦克风阵列的设计中首要的改进是引入了波束成形、阵列指向性与波束宽度的概念。通过对所有麦克风信号的综合处理,麦克风阵列可以组合成为所要求的强指向性麦克风,形成被称为“波束”的指向特性。麦克风阵列的波束可以经由特殊电路或程序算法软件控制,使其指向声源方向而加强音频采集效果。阵列算法处理后的指向性波束形成技术能精确的形成一个锥状窄波束,只接受说话人的声音同时抑制环境中的噪音与干扰。可以通过以下两种方法获得麦克风阵列单元之间相对位置的信息:(1)把一对麦克风同步采集到的信号进行互相关,寻找互相关信号的最大值,得到两信号之间的延时τ,再乘以声波传播速度C0得到相对位置间距:。麦克风阵列,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。湖南电子类麦克风阵列标准

    结果反映阵元间距的推荐择。反映了经以上分析后,以确定的阵列维度、阵元间距及阵元个数进行定位的精度与计算量曲线。(2)阵列自适应滤波校正模块:本例提出的多通道低通滤波与多通道自适应滤波融合的阵列校准方案,作为连接麦克风阵列拓扑结构分析模块与说话人定位算法模块的中间模块,可在确定的阵型上对阵元进行校正,进而提升定位精度。(3)说话人定位算法模块:该模块采用相位变换加权,计算接收信号的可控响应功率。在预先设定的声源空间内,搜索使可控响应功率达到大的坐标,即得到真实声源的位置估计。语音信号由麦克风阵列直接获得,再进行分离可以得到多路单一麦克风语音信号。由于搜索功率大值的过程计算量太大,本系统使用随机区域收缩优化算法找寻峰值。将得到的定位坐标与真实坐标进行对比,再通过这些误差的对比分析不同麦克风阵列的性能。具体步骤如下:1.语音信号的提取,在室内布置合适的麦克风阵列,说话人发声,录下说话人的语音,提取出每个麦克风所对应的音频信号、……。2.可控响应功率定位算法的原理是将声源空间划分成多个网格,并依次求网格上每一个点的功率(,功率大的点即是声源定位的点=(。3.任意一个点的总功率。湖南电子类麦克风阵列标准旨在解决现有技术中麦克风阵列操作复杂,携带不便,容易暴露,隐蔽性差等问题。

    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。

    k)在a3×δ1以下时,目标信号在这些视频单元内占据成分较低,则对延迟系数t(l,k)在这个范围内的时频单元中的能量进行舍弃;终设计了一个掩蔽权重矩阵,掩蔽权重b(l,k)的表达式为:其中,掩蔽矩阵b(l,k)的维度与m1、m2的维度相同,式中a1、a2、a3的取值范围是在0~1间的实数;综上,通过本发明技术方案获得的掩蔽矩阵会更好的保留原始信号,并且去除噪声。对于同声传译系统来说,可以更好的提升系统的精度。s5:对增强信号进行傅里叶反变换,然后利用重叠相加法,可以得到增强后的信号此时获得的信号中方向性的竞争语音噪声已经被抑制。本实施例选用dsp作为处理器来实现上述算法。数据传输协议为iis协议,一个采样周期内同时传输左右声道的数据,数据长度为16bit;本实施例的系统采样频率为16khz,每次传输的采样数据为左右声道各256点,dsp实际处理的数据由上次采集数据和本次采集数据拼接而成,音频处理的帧移为16ms,帧长为32ms。一级放大电路包括:放大器u1、电容c5、c6、c7、c8、电阻r5、r10,放大器u1的1脚连接电阻r10的一端,放大器u1的2脚连接电阻r10的另一端后接地,放大器u1的3脚和16脚分别连接电阻r5的两端。受使用时长及室内复杂环境等多种因素的影响,导致麦克风阵列接收信号的频率响应特性与理论值存在较大偏差。

    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时频分布信号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:将所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1进行比较,确定所述目标声源的能量所占成分;s4:基于所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1的比较结果,计算m1(l,k)的掩蔽权重b(l,k),得到增强信号的时频分布表达式:s5:对目标声源对应的所述增强信号进行傅里叶反变换,然后利用重叠相加法,可以得到增强后的信号此时获得的信号中方向性的竞争语音噪声已经被抑制。其进一步特征在于:所述一级放大电路包括:放大器u1、电容c5、c6、c7、c8、电阻r5、r10,所述放大器u1的1脚连接所述电阻r10的一端,所述放大器u1的2脚连接所述电阻r10的另一端后接地,所述放大器u1的3脚和16脚分别连接所述电阻r5的两端,所述放大器u1的7脚、所述电容c8的负极、所述电容c6的一端连接后接入电源,所述电容c6的另一端、所述电容c5的一端连接后接地,所述放大器u1的8脚所述电容c7的正极、所述电容c5的另一端互相连接后接入电源。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成。深圳移动麦克风阵列

阵列的维度、阵元的个数、阵元间距都会影响麦克风阵列定位算法的定位精度与运算速度。湖南电子类麦克风阵列标准

    并且对接收到的声信号有很严格的要求,因此很难用于实际的语音声源定位系统;3.基于大输出功率的可控波束成型的方法,该方法已成为目前为流行的声源定位算法之一,这种算法在高混响下有很好的鲁棒性,而且定位精度高。此外,单通道语音增强方法很难抑制方向性干扰及进行降噪处理,因此多通道语音增强与处理必须采用远场波束形成方法,同时考虑不同的麦克阵拓扑,提升阵列的空间滤波效果。根据阵列信号处理理论可知,阵元的优化摆放对阵列处理系统性能具有重要影响。麦克风阵列拓扑结构可分为三类:一维阵列(如嵌套线型阵列、等间距线型阵列等线阵),二维阵列(如圆型阵列、方型阵列等平面阵),三维阵列(如星型阵列、球型阵列等立体阵)。当阵列拓扑结构不同时,例如阵列的维度、阵元的个数、阵元间距都会影响麦克风阵列定位算法的定位精度与运算速度。在实际的空间定位过程中,一维和二维的阵列定位效果并不好,因此研究合理的三维阵列拓扑结构具有实际性的意义。目前,基于麦克风阵列的室内移动声源定位研究均在麦克风阵列接收信号频率响应保持高度一致性的假设下进行。但是,在实际测试中,由于麦克风的制造本身存在公差。湖南电子类麦克风阵列标准

深圳鱼亮科技有限公司是以提供智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪内的多项综合服务,为消费者多方位提供智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪,公司成立于2017-11-03,旗下Bothlent,已经具有一定的业内水平。公司承担并建设完成通信产品多项重点项目,取得了明显的社会和经济效益。多年来,已经为我国通信产品行业生产、经济等的发展做出了重要贡献。

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