湖北电子类麦克风阵列服务标准

    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。平面阵列拓扑结构三维麦克风阵列，即立体麦克风阵列，其阵元中心分布在立体空间中。湖北电子类麦克风阵列服务标准

    9）在中找到一个子集，使得中的任意值要大于的平均值；10）类似于步骤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）。我们可以得到根据不同的定位精度需要、不同的麦克风个数需求与阵列大小，自行选择适用于自身实际场景的麦克风阵列。当说话人的语音经过室内环境所产生的声学信道传播，通过麦克风阵列的前置放大器进行接收，将接收到的各个麦克风信号进行基于多通道低通滤波与多通道自适应滤波的融合滤波，先由低通滤波器滤除掉说话人声信号以外的噪声，再由自适应滤波器校准接收信号的幅频特性，校准前后幅频特性，从而使定位效果更准确。湖北电子类麦克风阵列服务标准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。

    wifi模块5将接收到的音频信号进行相位平移和加权求和处理后通过wifi传输到便携式平板电脑7，wifi模块5将接收到的视频信号通过wifi传输到便携式平板电脑7；便携式平板电脑7对传输过来的视频信号和音频信号进行展示，通过便携式平板电脑7也可以对wifi模块5进行控制，实现对相位平移和加权求和的控制，终实现对大声音获取方向的控制。供电装置6连接电源线与wifi模块5电连接，wifi模块5再将电能传送给音频采集装置3和视频采集装置4；印刷电路板2插放在夹层布料10和包体1的正面所构成的夹层中，视频采集装置4的镜头正对图像出孔8位置；包体1内部填充有吸音材料14，防止声音从包体1的背面干扰到麦克风阵列装置。印刷电路板的背面。印刷电路板2背面焊接有由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列，正中心有视频采集装置安装孔11。其中，包体的正面材料选择透音性能好的织物材料；视频采集装置为高清的摄像机；便携式操作终端为带windows7操作系统的平板电脑；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；包体形状为手提包或者背包或者行李包。且便携式可视化麦克风阵列装置可以被附接安装到无人机，或者其它可动装置或者附接到交通工具。

    通过声音采集模块中的双麦克风结构的麦克风阵列、信号放大电路、带通滤波器实现针对多竞争声源的去噪功能，同时利用语音增强模块中的语音增强算法实现语音信号的去噪和增强处理；在本发明的技术方案中，通过双麦克风即可实现声音信号采集，采用极少的电器元件即可准确的在竞争声源中识别竞争声源，确保了本发明技术方案中的翻译设备的硬件体积更小，使本产品适于用户随身携带使用，更具实用性；通过语音增强算法实现了在收到混合声音的20ms内即可识别出干净的目标声源，确保了实时去噪的功能的实现，使本发明的技术方案适用于不同的同声翻译应用场景。说明为本发明的语音转文字及同声翻译系统的系统组成框；为本发明中的声音采集模块的结构框；本发明中的麦克风与声源位置的实施例；为本发明实施例中的一级放大电路的电路结构；本发明实施例中的二级放大电路和带通滤波器的电路结构；本发明实施例中的电源管理电路的电路结构。具体实施方式，本发明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；声音采集模块智能地选取目标声源。平面麦克风阵列实现平面360度等效拾音麦克风越多，语音增强和降噪效果越好用于智能音箱和交互机器人上。

    音频转换模块包括音频解码器和，语音增强模块基于数字信号处理器dsp实现；语音增强模块通过数字信号处理器芯片的i2c接口向音频解码器发送控制信号，通过数字信号处理器芯片的mcasp接口连接音频解码器，交换数字音频信号的数据。语音增强模块中通过预先植入的语音增强算法对音频转换模块传入的声信号进行增强处理；语音增强算法包括以下步骤：s1：定义麦克风阵列中与目标声源s1接近的麦克风为前向麦克风mic1，其采集到的声信号为m1(n)，另一个麦克风mic2采集到的声信号为m2(n)；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频域信号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：将延迟系数与目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，确定目标声源的能量所占成分；延迟系数t(l,k)的计算方法包括如下步骤：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；目标声源偏离正向的角度为θ1，θ1的值为0°或非常接近0°。什么是麦克风阵列？为您介绍。湖北电子类麦克风阵列服务标准

目前常用的麦克风阵列可以按布局形状分为：线性阵列，平面阵列，以及立体阵列。湖北电子类麦克风阵列服务标准

    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。湖北电子类麦克风阵列服务标准