福建电子类麦克风阵列特征

    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。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。福建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。福建电子类麦克风阵列特征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。

    基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势麦克风阵列作为实现智能语音的必备硬件，可以说是人工智能感知的硬件基础。因此，麦克风阵列的布局，将深深影响人工智能产品的生态布局。首先，众所周知的是，谷歌是以生态见长的公司。比如，Android构建了整个移动互联网的生态基础。在谷歌从移动互联网向AI转型的时候，提出了“AIFirst”的口号，并推出了开源深度学习系统TensorFlow，这个系统被认为是人工智能领域的Android。那么，谷歌为什么在如此重视AI战略的时候，推出这款GoogleHome的智能家居产品，并且采用双麦克的方案呢？相信对于谷歌这样的公司，成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因。据业内人士分析，关键的就是上面提到的的适用性和落地的便捷性，可能让谷歌后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链，而非只打造一款爆款产品。现在做GoogleHome智能音响，以后也可能做电视、汽车等等，所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案。多麦克阵列对外观和结构的严苛要求，使得该方案的应用场景极为有限，不具备的适用性，以Google的远大抱负，显然会选择适应性更强的双麦克方案。目前，谷歌明确表示会部分开放对接的子系统。

    结果反映阵元间距的推荐择。反映了经以上分析后，以确定的阵列维度、阵元间距及阵元个数进行定位的精度与计算量曲线。（2）阵列自适应滤波校正模块：本例提出的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，作为连接麦克风阵列拓扑结构分析模块与说话人定位算法模块的中间模块，可在确定的阵型上对阵元进行校正，进而提升定位精度。（3）说话人定位算法模块：该模块采用相位变换加权，计算接收信号的可控响应功率。在预先设定的声源空间内，搜索使可控响应功率达到大的坐标，即得到真实声源的位置估计。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。由于搜索功率大值的过程计算量太大，本系统使用随机区域收缩优化算法找寻峰值。将得到的定位坐标与真实坐标进行对比，再通过这些误差的对比分析不同麦克风阵列的性能。具体步骤如下：1.语音信号的提取，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，提取出每个麦克风所对应的音频信号、……。2.可控响应功率定位算法的原理是将声源空间划分成多个网格，并依次求网格上每一个点的功率(，功率大的点即是声源定位的点=(。3.任意一个点的总功率。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。

    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。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成。福建电子类麦克风阵列特征

这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。福建电子类麦克风阵列特征

    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时频分布信号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：将所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，确定所述目标声源的能量所占成分；s4：基于所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1的比较结果，计算m1(l,k)的掩蔽权重b(l,k)，得到增强信号的时频分布表达式：s5：对目标声源对应的所述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。其进一步特征在于：所述一级放大电路包括：放大器u1、电容c5、c6、c7、c8、电阻r5、r10，所述放大器u1的1脚连接所述电阻r10的一端，所述放大器u1的2脚连接所述电阻r10的另一端后接地，所述放大器u1的3脚和16脚分别连接所述电阻r5的两端，所述放大器u1的7脚、所述电容c8的负极、所述电容c6的一端连接后接入电源，所述电容c6的另一端、所述电容c5的一端连接后接地，所述放大器u1的8脚所述电容c7的正极、所述电容c5的另一端互相连接后接入电源。福建电子类麦克风阵列特征

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