江苏无限麦克风阵列服务标准

    包括灯控、温控器、开关三大类，媒体分析，谷歌随后还会提供针对家庭第三方设备的软件开发包，以方便鼓励第三方开发商增加新的服务功能，提升GoogleHome的兼容性。以对抗出货量400万台的Echo营造的生态体系，因为Echo对接的名单已经是很长一大串，其中就包括了Nest。双麦克阵列在智能家居领域落地为虽然多麦克阵列方案在业内炒的如火如荼，但在落地过程中，双麦克方案却成为家电产业中出货量大的方案。据了解，目前国内主流家电厂商应用语音交互技术的产品中，包括乐视电视、海信电视、格力空调、美的空调、华帝烟机等，出货量大的产品搭载的都是双麦克方案。另外，国内的主流人工智能企业也都在双麦克方案上重点布局。据悉，云知声一家企业，目前搭载双麦克的芯片模组每月的出货量就超过几万片，而科大讯飞目前也在紧锣密鼓研发双麦克方案，争夺智能家居市场。据家电行业技术人士介绍，从2012年开始行业内就开始寻求语音交互技术应用在家电产品中，并明确要求：、用户直接通过语音方式控制产品，且不受产品自身噪声影响；第二、一定距离的远场语音交互得以实现；第三、方案成熟，成本控制。远场语音交互是关键中的关键。当时市场上普遍解决方案都是八个麦克风收音。由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。江苏无限麦克风阵列服务标准

    语音转写产品虽然能很好的识别单目标声源的人声并进行转写，但是一旦出现竞争性声源，则无法辨别目标声源，竞争声源的存在导致对目标声源的识别便产生紊乱，无法进行语音到文字的转写和翻译。技术实现要素：为了解决现有同声翻译设备中存在的竞争性声源中辨别目标声源困难、设备体积过大不易携带的问题，本发明提供一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其可以智能识别目标声源，去除或降低竞争性噪声，对目标声源进行语音增强后进行语音到文字的转写和翻译，且设备体积较小容易携带。本发明的技术方案是这样的：一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其包括：声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块、翻译模块；所述声音采集模块智能地选取目标声源，将数据送入所述音频转换模块，进行模拟语音数据和数字语音数据之间的转换；所述语音增强模块通过数字信号处理器向所述音频转换模块中的音频编解码芯片发送控制信号，将所述音频转换模块传输过来的语音信号进行处理及其控制语音信号的传输；处理过的数字语音信号送入所述翻译模块，按照用户选择的目标语言进行实时翻译。海南光纤数据麦克风阵列设计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。

    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。

    本实用新型技术提供一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备，其特征在于：内涵九宫格键盘与触摸屏虚拟键盘和麦克风阵列相结合，触摸屏虚拟键盘上映射数理化特殊符号，以触控方式取代鼠标点击特殊符号表，数理化公式手写识别软件与手写笔配合，在触摸屏上快速输入数理化公式，结合语音识别，实现高效的作业数字化。Keyboardandelectronicequipmentwithtouchscreenandmicrophonearray全部详细技术资料下载【技术实现步骤摘要】一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备本技术涉及电子设备及其配件，尤指一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及一种电子设备。技术介绍随着人工智能与在线教育的快速发展，AI自动批改作业，生成学生精细的知识图谱，为个性化自适应教学提供基础数据支撑，这将成为新的AI+教学的发展趋势，AI+教学模式有望实现真正的教育公平。作业数字化是AI自适应教学的基础，目前好未来、学霸君、松鼠AI等在线教育公司采用点阵数码笔实现作业数字化，但是点阵数码笔只是将学生手写作业的笔迹转换成数字化轨迹进行记录和保存，还需要通过手写识别软件对轨迹进行识别，才能实现作业数字化。手写笔迹数字化到作业数字化，中间必须经过笔迹识别，由于存在识别错误率。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。

    什么是麦克风阵列麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成，对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。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。其几何构型是按设计已知，所有麦克风的频率响应一致，麦克风的采样时钟也是同步的。麦克风阵列的作用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、回声信号提取信号分离声源定位技术利用麦克风阵列计算声源距离阵列的角度和距离，实现对目标声源的跟z。基于TDOA(TimeDifferenceOfArrival，到达时间差)的声源定位技术。估计信号到达两两麦克风之间的时间差，从而得到声源位置坐标的方程组。然后求解方程组即可得到声源的精确方位坐标。信号的提取与分离通过波束形成技术，在期望方向上有效地形成一个波束，拾取波束内的信号，从而达到同时提取声源和抑制噪声的目的。语音去混响混响(Reverberation)是指声波在室内传播时，被墙壁、天花板、地板等障碍物形成反射声，并和直达声形成叠加的现象。混响的作用混响是声学中重要的现象之一合适的混响会使得声音圆润动听、富有感动力。混响时间太长会使得声音含糊不清，听不清楚。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。无限麦克风阵列设计

而且音频采集装置为4×12的麦克风阵列，单个麦克风为底部出孔的mems麦克风。江苏无限麦克风阵列服务标准

    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。江苏无限麦克风阵列服务标准

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