云南数字麦克风阵列设计

    语音识别技术领域，具体为一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统。背景技术：在现在的国际化背景下，我们与国际友人沟通的契机越来越多，然而不同国籍的人的母语不同，不同的语言是沟通中的一个巨大障碍；尽管翻译软件、同声翻译软件都已经出现，但是在嘈杂环境中，因为竞争声源的存在，低信噪比(snr)的声源使得语音转文字的效果、同声翻译软件的翻译效果一直不是很理想。国内已经有了一些相关的发明、以及相关的应用软件。在前端去噪方面，该方法构建了一个基于时频掩蔽的mvdr波束形成器；由于该方法采用的四元麦克风阵列的硬件电路比较复杂，占用空间大，因此并没有小型化和便携性设备产生，在同声翻译领域的实际应用中是有限制的。该方法以传统的双麦克风波束形成法为基础，通过对前向的目标信号进行估算以及维纳滤波，获得增强的语音信号，但是若环境中存在多个竞争性语音噪声，该方法的性能将无法保证。目前市面上已有的语音识别app。一个麦克风阵列室内定位系统：麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块、说话人定位算法模块！云南数字麦克风阵列设计

    本发明涉及室内位置服务领域，具体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。背景技术：语音是人们进行信息交流有效的方式之一。在利用数字音频技术的通信系统中，人们利用麦克风采集语音信号，对语音信号进行处理或存储，以应用于人机交互、视频会议、远程传输等。设是声源与麦克风阵列的距离，是麦克风阵列孔径，是声源的工作波长，则在麦克风近场条件下，即当成立时，麦克风所采集的语音信号可以被认为无噪声干扰的信号，具有较高的话音质量。然而，在很多情况下，这一条件并不满足，如在人机交互、视频会议等场合，说话的人通常处于阵列远场。因此，在阵列远场的情况下，麦克风接收信号中将不可避免地混杂有较强的环境噪声、反射声、方向性干扰等，使拾取的语音信号质量降低。单通道语音无法做到准确的声源定位与，因此声源定位与的算法一般针对多通道语音而言。常用的多通道声源定位技术有三类：1.基于声达时间差的方法，该方法是在较低信噪比和较强混响条件下，现有的时延估计方法误差都较大，此外，这类定位方法适合于单个声源，很难用于多声源定位；2.基于辨谱估计的方法，该方法能做到定向，在精细定位上精度很差。上海信息化麦克风阵列介绍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。

    5）整理出，使得≪；6）根据收缩当前的搜索空间，更新搜索空间和新的区域边界；7）如果，或者并且，则确定该点坐标位置，保存结果并输出；8）如果只有，则舍弃结果；9）在中找到一个子集，使得中的任意值要大于的平均值；10）重复步骤3）和步骤4），在当前的搜索空间中随机选取个点，计算它们所对应的的值；11）将中的点放入子集中，并选取中值大的个点放入子集中，保存，放入下一次迭代时使用；12）令，进行下一次迭代，返回步骤5）。本发明的优点是：本发明提出了一套基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法与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。该方法能够在改变麦克风阵列拓扑结构时，进行对声源的定位，并且分析出其误差并与其他类型阵列作对比。同时使用基于随机区域收缩的相位变换加权可控响应功率定位算法，在室内高混响条件下能够较好地得到定位结果。用户可以通过自己的需求选择相应的麦克风阵列拓扑结构进行分析。在选择符合自身需求的麦克风阵列后，可以使用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对接收信号的幅频特性进行校准并提高定位精度。为本发明实施例麦克风阵列室内说话人定位流程。

    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。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。

    所述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：将所述文本数据通过实时翻译模块传给所述翻译引擎进行翻译，得到目标语言的文本信息后，传送给结果确认模块；a4：所述结果确认模块按照用户的预设的翻译结果确认方式，将所述目标语言的文本信息以文本的形式显示给用户，或者将得到的所述目标语言的文本信息通过语音合成模块转换为音频数据后，通过播放软件将所述音频数据实时播放给用户；所述翻译模块单独安装在移动设备上，在所述普通模式下，基于其所在移动设备的声音采集模块采集目标声源的声信号；步骤s3中，所述延迟系数t(l,k)的计算方法包括如下步骤：b1：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，所述目标声源偏离正向的角度为θ1，所述干扰噪声源1、干扰噪声源2...干扰噪声源num-1偏离正向的角度为θ2、θ3...θnum；则：所述前向麦克风mic1采集到的混合信号m1(n)为：m1(n)＝s1(n)+s2(n)+s3(n)+...+snum(n)其中：s1。提供了一种便携式可视化麦克风阵列。云南数字麦克风阵列设计

使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列。云南数字麦克风阵列设计

    微软的SurfaceStudio着实让人惊艳了一把！除了设计以外，大家都感叹PC机也开始使用麦克风阵列了。其实，早前亚马逊Echo和谷歌Home两者PK，除了云端服务，他们在硬件上区别大的就是麦克风阵列技术。AmazonEcho采用的是环形6+1麦克风阵列，而GoogleHome（包括SurfaceStudio）只采用了2麦克风阵列。什么是麦克风阵列技术？学术上有个概念是“传声器阵列”，主要由一定数目的声学传感器组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。而这篇文章讲到的麦克风阵列是其中一个狭义概念，特指应用于语音处理的按一定规则排列的多个麦克风系统，也可以简单理解为2个以上麦克风组成的录音系统。麦克风阵列一般来说有线形、环形和球形之分，严谨的应该说成一字、十字、平面、螺旋、球形及无规则阵列等。至于麦克风阵列的阵元数量，也就是麦克风数量，可以从2个到上千个不等。这样说来，麦克风阵列真的好复杂，别担心，复杂的麦克风阵列主要应用于工业和**领域，消费领域考虑到成本会简化很多。为什么需要麦克风阵列？消费级麦克风阵列的兴起得益于语音交互的市场火热，主要解决远距离语音识别的问题，以保证真实场景下的语音识别率。云南数字麦克风阵列设计