安徽数字麦克风阵列特征

    在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘以便纠错，原键盘字符键排列顺序保持不变；本技术的目的及其技术方案还可采用以下技术措施进一步实现。该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘两部分组成，物理键盘在QWERTYUIOP行中，以″O″，在ZXCVBNM行中以2个″M″和″＜，″，使三行字符键右边对齐，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″＝″键不叠加复用，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘以方便纠错，原键盘字符键排列顺序保持不变；内涵九宫格优化键盘以单区键盘实现台式机三区键盘的全部功能，节省出桌面空间给电容触摸屏，触摸屏与电容笔或电磁笔配合实现数理化公式手写输入，并经过手写识别软件将手写公式数字化；该键盘内置麦克风阵列，配合语音识别软件实现远场拾音，并具有降噪功能；该键盘的电容触摸屏上有映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号的虚拟键盘，通过触摸屏虚拟键盘快速输入数理化特殊符号，提升学生作业数字化的输入效率；该键盘的连接方式可以是有线方式连接，也可以是无线方式连接。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。安徽数字麦克风阵列特征

    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°。北京量子麦克风阵列服务标准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。

    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。

    如果声源到阵列中心的距离大于2d2/λmin，则为远场模型，否则为近场模型。近场模型和远场模型(2)麦克风阵列拓扑结构按麦克风阵列的维数，可分为一维、二维和三维麦克风阵列。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。根据相邻阵元间距是否相同，又可分为均匀线性阵列(UniformLinearArray，ULA)和嵌套线性阵列，均匀线性阵列是简单的阵列拓扑结构，其阵元之间距离相等、相位及灵敏度一直。嵌套线性阵列则可看成几组均匀线性阵列的叠加，是一类特殊的非均匀阵。线性阵列只能得到信号的水平方向角信息。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。根据阵列的几何形状可分为等边三角形阵、T型阵、均匀圆阵、均匀方阵、同轴圆阵、圆形或矩形面阵等，平面阵列可以得到信号的水平方位角和垂直方位角信息。平面阵列拓扑结构三维麦克风阵列，即立体麦克风阵列，其阵元中心分布在立体空间中。根据阵列的立体形状可分为四面体阵、正方体阵、长方体阵、球型阵等。近场和远场模型的划分无标准，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？

    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：。目前中远距离声音的获取主要依靠规模较大的麦克风阵列装置来获取。天津自主可控麦克风阵列服务标准

什么是麦克风阵列？为您介绍。安徽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。安徽数字麦克风阵列特征

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