山东电子类麦克风阵列供应

    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。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。山东电子类麦克风阵列供应

    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。山东电子类麦克风阵列供应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。

    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。

    并且对接收到的声信号有很严格的要求，因此很难用于实际的语音声源定位系统；3.基于大输出功率的可控波束成型的方法，该方法已成为目前为流行的声源定位算法之一，这种算法在高混响下有很好的鲁棒性，而且定位精度高。此外，单通道语音增强方法很难抑制方向性干扰及进行降噪处理，因此多通道语音增强与处理必须采用远场波束形成方法，同时考虑不同的麦克阵拓扑，提升阵列的空间滤波效果。根据阵列信号处理理论可知，阵元的优化摆放对阵列处理系统性能具有重要影响。麦克风阵列拓扑结构可分为三类：一维阵列（如嵌套线型阵列、等间距线型阵列等线阵），二维阵列（如圆型阵列、方型阵列等平面阵），三维阵列（如星型阵列、球型阵列等立体阵）。当阵列拓扑结构不同时，例如阵列的维度、阵元的个数、阵元间距都会影响麦克风阵列定位算法的定位精度与运算速度。在实际的空间定位过程中，一维和二维的阵列定位效果并不好，因此研究合理的三维阵列拓扑结构具有实际性的意义。目前，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。但是，在实际测试中，由于麦克风的制造本身存在公差。语音信号由麦克风阵列直接获得，再进行分离可以得到多路单一麦克风语音信号。

    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。分布式麦克风阵列：客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。山东电子类麦克风阵列供应

旨在解决现有技术中麦克风阵列操作复杂，携带不便，容易暴露，隐蔽性差等问题。山东电子类麦克风阵列供应

    为了减少电路本身引入的噪声，改善系统电源的稳定性，在每个芯片的电源输入和输出引脚外接旁路电容进行滤波。整个电源的接地划分为两部分，一块是纹波较大的电源供电电路的接地，另一块是麦克风模块和放大器芯片的接地，两部分的接地通过一个0欧电阻连接起来。翻译模块包括两个模式：普通模式和噪声模式；普通模式适用于环境噪音小、只有一个目标声源的情况，此模式下进行同声翻译时，不启动声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块中针对多个竞争声源的去噪功能，采集到的声音信号直接进行数模转换后进行实时翻译流程；噪声模式下，启动针对多个竞争声源的去噪功能，通过声音采集模块采集的声音信号经过音频转换模块、语音增强模块中的去噪、语音增强后，进行实时翻译流程；翻译模块中对于翻译后的结果的确认方式，支持通过文本显示和语音播放两种形式通知给用户；翻译模块通过实时语音转写接口与翻译引擎通信实现实时翻译，其流程包括：a1：通过读转写模块建立与翻译引擎的通信；a2：通信建立后，通过读转写模块基于客户选择的源语言、目标语言、口音参数，将传入的声音信号转换成文本数据；a3：将文本数据通过实时翻译模块传给翻译引擎进行翻译。山东电子类麦克风阵列供应