河北信息化麦克风阵列供应

    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；本实施例中，num取值为3，即有两个竞争声源，则mic1采到的目标声源、干扰噪声源1、干扰噪声源2分别记作s1(n)、s2(n)和s3(n)；则：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)其中：s1(n)、s2(n)、s3(n)分别为通过麦克风mic1采集到的目标声源、干扰噪声源1、干扰噪声源2发出的声音信号；因为前向麦克风mic1更接近目标声源s1，所以麦克风mic2采集到的信号相对于前向麦克风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为前向麦克风mic1和麦克风mic2之间的距离，本实施例中d的取值为15mm；c为声速，fs为采样频率；对时域信号进行分帧、加窗后再进行时频变换可得m1(l,k)和m2(l,k)：如果在混合信号的一个时频单元内，当目标信号的能量占了主导，即在这个时频单元内存在如下关系：|s1(l,k)|＞＞|s2(l,k)|并且|s1(l,k)|＞＞|s3(l,k)|式中：l和k分别是频率点和时间窗的序号；则此混合信号的一个时频单元内，目标声源的信号占主导时，混合信号与目标信号的关系可以近似表示为：其中，δ1为目标声源的理想延迟时间。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。河北信息化麦克风阵列供应

    升压转换器u3的9脚、10脚、电容c14的一端、电容c15的正极、电容c16的一端、电感l2的一端、电感l1的另一端互相连接，电容c14的另一端、电容c15的负极、电容c16的另一端互相连接后接地，所述电感l2的另一端连接开关j2的3脚，开关j2的2脚连接插座j1的2脚，插座j1的1脚接地；稳压电源u4的1脚连接电容c19的一端后接入电源，稳压电源u4的2脚连接电容c19的另一端后接地，稳压电源u4的3脚连接电容c20的一端后接入电源，稳压电源u4的4脚连接电容c21的一端后接入电源，稳压电源u4的5脚接地，电容c20的另一端接地，电容c21的另一端接地；稳压器u5的1脚连接电容c17的负极、电容c18的一端后接地，稳压器u5的2脚连接电容c17的正极、电容c18的另一端后接入电源，稳压器u5的3脚接入电源；本实施例中，电源管理电路主要是提供系统所需的，5v以及正负12v电压；系统的输入电源由，升压转换器u3采用tps61230芯片实现，将电压升压至5v，给音频转换模块、语音增强模块供电；稳压器u5使用型号为，其将5v电压转至，给麦克风阵列供电；稳压电源u4使用型号为nr5d12的稳压电源实现，其将5v为±12v，为线放芯片和功放芯片供电；本发明的实施例中，在芯片对电压转换完成以后。安徽新一代麦克风阵列使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列。

    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。

    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°。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。

    本实用新型技术提供一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备，其特征在于：内涵九宫格键盘与触摸屏虚拟键盘和麦克风阵列相结合，触摸屏虚拟键盘上映射数理化特殊符号，以触控方式取代鼠标点击特殊符号表，数理化公式手写识别软件与手写笔配合，在触摸屏上快速输入数理化公式，结合语音识别，实现高效的作业数字化。Keyboardandelectronicequipmentwithtouchscreenandmicrophonearray全部详细技术资料下载【技术实现步骤摘要】一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备本技术涉及电子设备及其配件，尤指一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及一种电子设备。技术介绍随着人工智能与在线教育的快速发展，AI自动批改作业，生成学生精细的知识图谱，为个性化自适应教学提供基础数据支撑，这将成为新的AI+教学的发展趋势，AI+教学模式有望实现真正的教育公平。作业数字化是AI自适应教学的基础，目前好未来、学霸君、松鼠AI等在线教育公司采用点阵数码笔实现作业数字化，但是点阵数码笔只是将学生手写作业的笔迹转换成数字化轨迹进行记录和保存，还需要通过手写识别软件对轨迹进行识别，才能实现作业数字化。手写笔迹数字化到作业数字化，中间必须经过笔迹识别，由于存在识别错误率。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。海南量子麦克风阵列特征

一种便携式可视化麦克风阵列装置。河北信息化麦克风阵列供应

    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。河北信息化麦克风阵列供应