江西电子类麦克风阵列特征

    比如几个人围绕Echo谈话的时候，Echo只会识别其中一个人的声音。阵列增益：这个比较容易理解，主要是解决拾音距离的问题，若信号较小，语音识别同样不能保证，通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。模型匹配：这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配，语音交互是一个完整的信号链，从麦克风阵列开始的语音流不可能割裂的存在，必然需要模型匹配在一起。实际上，效果较好的语音交互麦克风阵列，通常是两套算法，一套内嵌于硬件实时处理，另外一套服务于云端匹配语音处理。由8个MIC组成的麦克风阵列麦克风阵列的技术趋势语音信号其实是不好处理的，我们知道信号处理大多基于平稳信号的假设，但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的，是典型的非平稳态过程。幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对稳定（语音分帧），因而可以将其看作是一个准稳态过程，也就是说语音信号具有短时平稳的特性，这才能用主流信号处理方法对其处理。从这点来看，麦克风阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限，也包括声学的非线性处理（现在基本忽略非线性效应），因此基础研究的突破才是未来的根本。另外一个趋势就是麦克风阵列的小型化，麦克风阵列受制于半波长理论的限制。差分麦克风阵列阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向。江西电子类麦克风阵列特征

    供电装置为音频采集装置、视频采集装置和无线模块供电，便携式操作终端和无线模块无线电连接。本实施例的便携式可视化麦克风阵列装置，包括包体1、印刷电路板2、音频采集装置3、视频采集装置4、wifi模块5、电池6和便携式平板电脑7；包体的正面开有图像出孔8，在图像出孔8的位置安置一透光挡片9，用来防止灰尘弄脏镜头；包体1内缝制一夹层布料10，夹层布料10的下方开有一排线穿孔13，夹层布料10略带弹性，夹层布料10的长度和印刷电路板2的长度相同，夹层布料10的宽度和印刷电路板2的宽度相同，夹层布料10中心点和图像出孔8位置一致，以便于印刷电路板2能准确插放到合适位置；印刷电路板2正中心处开有视频采集装置安装孔11，视频采集装置4的镜头穿过视频采集装置安装孔11，再通过螺母和螺栓配合，安装到印刷电路板2背面；音频采集装置3焊接在印刷电路板2背面，在焊接音频采集装置3的位置开有声音出孔12；wifi模块5通过排线穿过夹层布料10上的排线穿孔13和印刷电路板2电连接，音频采集装置3将采集到的音频信号输出到wifi模块5，视频采集装置将采集到的视频信号输出到wifi模块5；wifi模块5选取raspberrypi4b作为主板。深圳新一代麦克风阵列介绍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。

    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。

    这两者的区别就是回声的时延更长。一般来说，超过100毫秒时延的混响，人类能够明显区分出，似乎一个声音同时出现了两次，我们就叫做回声，比如天坛着名的回声壁。实际上，这里所指的是语音交互设备自己发出的声音，比如Echo音箱，当播放歌曲的时候若叫Alexa，这时候麦克风阵列实际上采集了正在播放的音乐和用户所叫的Alexa声音，显然语音识别无法识别这两类声音。回声抵消就是要去掉其中的音乐信息而只保留用户的人声，之所以叫回声抵消，只是延续大家的习惯而已，其实是不恰当的。声源测向：这里没有用声源定位，测向和定位是不太一样的，而消费级麦克风阵列做到测向就可以了，没必要在这方面投入太多成本。声源测向的主要作用就是侦测到与之对话人类的声音以便后续的波束形成。声源测向可以基于能量方法，也可以基于谱估计，阵列也常用TDOA技术。声源测向一般在语音唤醒阶段实现，VAD技术其实就可以包含到这个范畴，也是未来功耗降低的关键研究内容。波束形成：波束形成是通用的信号处理方法，这里是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各麦克风输出信号经过处理（例如加权、时延、求和等）形成空间指向性的方法。波束形成主要是抑制主瓣以外的声音干扰，这里也包括人声。什么是麦克风阵列技术？

    还有个重要的虚警率指标，稍微有点声音就乱识别也不行，另外还要考虑阈值的影响，这都是麦克风阵列技术中的陷阱。麦克风阵列的关键技术消费级的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，若使用到语音识别场景，还要考虑针对语音识别的优化和匹配等问题。为了解决上述问题，特别是在消费领域的垂直场景应用环境中，关键技术就显得尤为重要。噪声抑制：语音识别倒不需要完全去除噪声，相对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除。这里说的噪声一般指环境噪声，比如空调噪声，这类噪声通常不具有空间指向性，能量也不是特别大，不会掩盖正常的语音，只是影响了语音的清晰度和可懂度。这种方法不适合强噪声环境下的处理，但是应付日常场景的语音交互足够了。混响消除：混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素，混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果。我们知道，当声源停止发声后，声波在房间内要经过多次反射和吸收，似乎若干个声波混合持续一段时间，这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处理，比如互相关函数或者波束主瓣，降低测向精度。回声抵消：严格来说，这里不应该叫回声，应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念。线性麦克风阵列加性麦克风阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向。广东自主可控麦克风阵列设计

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。江西电子类麦克风阵列特征

    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。江西电子类麦克风阵列特征

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