山西麦克风阵列设计

    这涉及了语音交互用户场景的变化，当用户从手机切换到类似Echo智能音箱或者机器人的时候，实际上麦克风面临的环境就完全变了，这就如同两个人窃窃私语和大声嘶喊的区别。前几年，语音交互应用为普遍的就是以Siri为的智能手机，这个场景一般都是采用单麦克风系统。单麦克风系统可以在低噪声、无混响、距离声源很近的情况下获得符合语音识别需求的声音信号。但是，若声源距离麦克风距离较远，并且真实环境存在大量的噪声、多径反射和混响，导致拾取信号的质量下降，这会严重影响语音识别率。而且，单麦克风接收的信号，是由多个声源和环境噪声叠加的，很难实现各个声源的分离。这样就无法实现声源定位和分离，这很重要，因为还有一类声音的叠加并非噪声，但是在语音识别中也要抑制，就是人声的干扰，语音识别显然不能同时识别两个以上的声音。显然，当语音交互的场景过渡到以Echo、机器人或者汽车为主要场景的时候，单麦克风的局限就凸显出来。为了解决单麦克风的这些局限性，利用麦克风阵列进行语音处理的方法应时而生。麦克风阵列由一组按一定几何结构（常用线形、环形）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。一个麦克风阵列室内定位系统：麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块、说话人定位算法模块！山西麦克风阵列设计

    提取出每个麦克风所对应的音频信号、……；（3）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=(；（4）任意一个点的总功率()为是麦克风阵列上所有麦克风对的信号两两做基于相位变换的广义互相关并求和：()=其中k、l第k、l个麦克风，表示相位变换的权重，τ()表示从声音从位置x到达第k个麦克风的时间；式中将定义为组合加权函数：考虑到计算()所涉及的对称性，并去掉一些固定能量项，则()随x变化的部分为：=（5）在整个房间内进行全局搜索，利用随机区域收缩算法(src)得到能量大的坐标点y；在所给定的初始值中随机找出一个n维的矩阵，在顺序过程中，逐步缩小范围，直到达到足够小的范围，找出峰值；从而计算出定位坐标点。步骤（4）中，为了简化计算可以替换为：=步骤（5）中，所述随机区域收缩算法的过程如下：1）先定义i为迭代的次数，表示第i次迭代时随机抽取的点数，表示下一代的子搜索空间中包含的点数，表示下一代子搜索空间。定义每计算一次便记为一次，表示第i次迭代后的次数，表示停止值，φ表示大被允许计算的次数。表示新的子搜索空间的边界；2）初始化迭代次数i=0；3）设置初始参数：、，；4）计算中所有的值。内蒙古量子麦克风阵列设计音频采集装置为4×12的麦克风阵列，单个麦克风为底部出孔的mems麦克风。

    而且受使用时长以及室内复杂环境等多种复合因素的影响，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，这些偏差会使定位精度下降，因此，对麦克风阵列频率响应的校准对于室内移动声源定位精度的进一步提升具有重要意义。技术实现要素：本发明的目的是针对上述缺陷，而提供一种基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法。该方法利用设置不同拓扑结构的麦克风阵列获取语音信号，进行基于相位变换加权的可控相应功率的定位算法，加上随机区域收缩的优化算法，从定位结果上分析了各个麦克风阵列性能的优劣，并且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，提出一种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，使定位结果具有较高的精度。实现本发明目的的技术方案是：一种基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法，包括如下步骤：（1）设置麦克风阵列室内声源定位系统，该系统由顺序连接的麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块和声源定位算法及分析模块构成；（2）提取语音信号：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。

    现在的口径还是较大，声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距，但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个麦克风其实并非成本问题，而是ID设计的考虑。实际上，借鉴雷达领域的合成孔径方法，麦克风阵列可以做的更小，而且这种方法已经在领域成熟验证，移植到消费领域只是时间问题。还有一个趋势是麦克风阵列的低成本化，当前无论是2个麦克风还是4、6个麦克风阵列，成本都是比较高的，这影响了麦克风阵列的普及。低成本化不是简单的更换芯片器件，而是整个结构的重新设计，包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下，并非2个麦克风的阵列成本就便宜，实际上2个和4个麦克风阵列的相差不大，2个麦克风阵列的成本也要在60元左右，但是这还不包含进行回声抵消的硬件成本，若综合比较，实际上成本相差不大。特别是今年由于新技术的应用，多麦克风阵列的成本下降非常明显。再多说一个趋势就是多人声的处理和识别，其中典型的是鸡尾酒会效应，人的耳朵可以在嘈杂的环境中分辨想要的声音，并且能够同时识别多人说话的声音。现在的麦克风阵列和语音识别还都是单人识别模式，距离多人识别的目标还很远。前面提到了现在的算法思想主要是“抑制”，而不是“利用”。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。

    能够保证近场环境下的语音识别率，而且成本要低很多。至于单麦语音识别的效果，可以体验下采用单麦识别算法的360儿童机器人。但是若想更好地去除部分噪声，可以选用2麦方案，但是这种方案比较折衷，主要优点就是ID设计简单，在通话模式（也就是给人听）情况下可以去除某个范围内的噪音。但是语音识别（也就是给机器听）的效果和单麦的效果却没有实质区别，成本相对也比较高，若再考虑语音交互终端必要的回声抵消功能，成本还要上升不少。2麦方案大的弊端还是声源定位的能力太差，因此大多是用在手机和耳机等设备上实现通话降噪的效果。这种降噪效果可以采用一个指向性麦克风（比如会议话筒）来模拟，这实际上就是2麦的Endfire结构，也就是1个麦克风通过原理设计模拟了2个麦克风的功能。指向性麦克风的不方便之处就是ID设计需要前后两个开孔，这很麻烦，例如叮咚1代音箱采用的就是这种指向性麦克风方案，因此采用了周边一圈的悬空设计。若希望产品能适应更多用户场景，则可以类似亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的麦克风阵列。这里简单给个参考，机器人一般4个麦克风就够了，音箱建议还是选用6个以上麦克风，至于汽车领域，好是选用其他结构形式的麦克风阵列。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。山西麦克风阵列设计

线性阵列拓扑结构二维麦克风阵列，即平面麦克风阵列，其阵元中心分布在一个平面上。山西麦克风阵列设计

    所述电容c7的负极连接所述电容c8的正极；所述带通滤波器的电路和所述二级放大电路包括：放大器u2、电阻r1～r4、r6～r9、电容c1～c4，所述放大器u2的1脚与所述电阻r1的一端、所述电阻r3的一端、所述电阻r6的一端互相连接，所述放大器u2的2脚连接所述电阻r1的另一端、所述电阻r2的一端，所述电阻r2的另一端接地，所述放大器u2的3脚连接所述电阻r4的一端、所述电容c3的一端，所述电阻r4的另一端接地，所述电容c3的另一端连接所述电阻r3的另一端、所述电容c2的一端，所述电容c2的另一端连接所述放大器u1的9脚、10脚，所述放大器u2的5脚连接所述电容c4的一端、所述电阻r7的一端，所述放大器u2的6脚连接所述电阻r8的一端、所述电阻r9的一端，所述电阻r8的另一端接地，所述电容c4的另一端接地，所述电阻r7的另一端连接所述电阻r6的另一端、所述电容c1的一端，所述放大器u2的7脚连接所述电阻r9的另一端、所述电容c1的另一端；所述电源管理电路包括：升压转换器u3、稳压电源u4、稳压器u5、插座j1、开关j2、电感l1、l2,、电容c9～c21、电阻r11～r13，所述升压转换器u3的1脚、2脚连接后接入所述电感l1的一端，所述升压转换器u3的11脚接地。山西麦克风阵列设计

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