山西信息化麦克风阵列设计

    放大器u1的7脚、电容c8的负极、电容c6的一端连接后接入电源，电容c6的另一端、电容c5的一端连接后接地，放大器u1的8脚电容c7的正极、电容c5的另一端互相连接后接入电源，电容c7的负极连接电容c8的正极；本实施例中，一级放大电路选用具有低噪声系数，高线性度等优点的型号为ad624的仪表放大器芯片实现，该芯片是高分辨率信号采集系统的理想器件；其放大功能主要是在其rg1和rg2引脚串联一个电阻来调节电路的放大倍数，本实施例中的一级放大电路的放大倍数为10倍；麦克风阵列连接放大器u1的1脚，将采集的声信号输入到一级放大电路。面向前向麦克风mic1的带通滤波器的电路和二级放大电路包括：放大器u2、电阻r1～r4、r6～r9、电容c1～c4，放大器u2的1脚与电阻r1的一端、电阻r3的一端、电阻r6的一端互相连接，放大器u2的2脚连接电阻r1的另一端、电阻r2的一端，电阻r2的另一端接地，放大器u2的3脚连接电阻r4的一端、电容c3的一端，电阻r4的另一端接地，电容c3的另一端连接电阻r3的另一端、电容c2的一端，电容c2的另一端连接放大器u1的9脚、10脚，放大器u2的5脚连接电容c4的一端、电阻r7的一端，放大器u2的6脚连接电阻r8的一端、电阻r9的一端，电阻r8的另一端接地。根据麦克风阵列的拓扑结构，则可分为线性阵列、平面阵列、体阵列等。山西信息化麦克风阵列设计

    n)、s2(n)、s3(n)、snum(n)分别为通过麦克风mic1采集到的所述目标声源、所述干扰噪声源1、所述干扰噪声源2、所述干扰噪声源num-1发出的声音信号；因为所述前向麦克风mic1更接近所述目标声源s1，所以麦克风mic2采集到的信号相对于所述前向麦克风mic1采集到的信号会有一定的延迟，则根据关系，可得麦克风mic2采集到的混合信号m2(n)：其中，d为所述前向麦克风mic1和麦克风mic2质检的距离，c为声速，fs为采样频率；b2：在混合信号的一个时频单元内，所述目标声源的信号占主导时，有如下关系：其中，δ1为所述目标声源的理想延迟时间，l和k分别是频率点和时间窗的序号；设，当所述目标声源占主导时，有如下关系：其中，l和k分别是频率点和时间窗的序号，pi为圆周率π；令：约等式右边的代数式为t(l,k)，则，根据两个麦克风mic1、mic2采集到的数据可计算得到每个频域点的t(l,k)；所述目标声源的理想延迟时间δ1的表达式为：步骤s4中的所述掩蔽权重b(l,k)的表达式为：其中，式中a1、a2、a3的取值范围是0～1之间的实数。本发明提供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。四川信息化麦克风阵列供应涉及一种便携式可视化麦克风阵列装置。

    还可以是有线方式和无线方式的双模式连接；另一方面本技术还提供一种电子设备，包括：主体装置；处理器，设置在所述主体装置中；键盘，所述键盘采用上述带有触摸屏和麦克风阵列的键盘，与所述处理器连接。与现有技术相比，本技术的有益效果是：1.在不改变用户原有键盘使用习惯的前提下，将九宫格键盘内涵到单区键盘中。2.内涵九宫格优化方案节省桌面空间，提升桌面利用效率。＊3数字小键盘以方便纠错。″＝″键不叠加复用，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，克服台式机三区键盘的数字小键盘缺少等号″＝″键、″BackSpace″键的缺陷。5.内涵九宫格优化方案既适合右手使用也适合左手使用。6.触摸屏与电容笔或电磁笔配合实现公式手写输入。7.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。8.电容触摸屏上映射希腊字母、符号、几何证明符号、逻辑运算符号的虚拟键盘，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。上述说明是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，并本文档来自技高网...【技术保护点】1.一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘，其特征在于。

    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。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。

    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。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。重庆新一代麦克风阵列设计

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。山西信息化麦克风阵列设计

    因此校对和纠错是必不可少的工作。与点阵数码笔相比，键盘输入+语音输入能提升作业数字化效率，然而现有的电脑键盘无法快速输入数理化公式以及常用的希腊字母、符号、几何证明符号、逻辑符号和函数运算符号。用鼠标点击特殊符号表的方式插入特殊符号虽然可行，但是输入效率太低，用户体验也不好，不能提升学生作业数字化的效率。电脑键盘通常分为三个键区：主键盘区，光标控制键区，3＊3数字小键盘区。主键盘区包含字符键和非字符键，字符键是指字母键、数字键、标点符号键，是尺寸相同的标准键；非字符键是指shift、ctrl、alt、Enter、Tab、Capslock等键，是尺寸不同的特殊键。随着人工智能技术在手写识别和语音识别领域取得突破，科大讯飞、微软给出了90％以上识别率的语音输入法，汉王科技、法国MyScript公司都给出了具有90％以上识别率的手写输入法，极大提升了数理化公式数字化输入效率，学生们可以更加自然流畅的语音+手写方式完成人机交互。尽管AI极大提升了语音识别和手写识别软件识别率，但不可能达到正确识别，键盘鼠标在纠错过程中依然发挥着不可替代的作用。另外，由于桌面空间有限，键盘、鼠标、手写板在桌面的空间分配。山西信息化麦克风阵列设计

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