福建移动麦克风阵列内容

    提取出每个麦克风所对应的音频信号、……；（3）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=(；（4）任意一个点的总功率()为是麦克风阵列上所有麦克风对的信号两两做基于相位变换的广义互相关并求和：()=其中k、l第k、l个麦克风，表示相位变换的权重，τ()表示从声音从位置x到达第k个麦克风的时间；式中将定义为组合加权函数：考虑到计算()所涉及的对称性，并去掉一些固定能量项，则()随x变化的部分为：=（5）在整个房间内进行全局搜索，利用随机区域收缩算法(src)得到能量大的坐标点y；在所给定的初始值中随机找出一个n维的矩阵，在顺序过程中，逐步缩小范围，直到达到足够小的范围，找出峰值；从而计算出定位坐标点。步骤（4）中，为了简化计算可以替换为：=步骤（5）中，所述随机区域收缩算法的过程如下：1）先定义i为迭代的次数，表示第i次迭代时随机抽取的点数，表示下一代的子搜索空间中包含的点数，表示下一代子搜索空间。定义每计算一次便记为一次，表示第i次迭代后的次数，表示停止值，φ表示大被允许计算的次数。表示新的子搜索空间的边界；2）初始化迭代次数i=0；3）设置初始参数：、，；4）计算中所有的值。一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。福建移动麦克风阵列内容

    在握手阶段完成之后，进入实时通信阶段，此时客户端可以主动上传数据以及结束标识，之后即可接收转写结果。实时转写时，向服务端发送二进制的音频数据，音频发送的时间间隔为15秒。在完成音频数据发送之后，需发送内容为{“end”:true}的binarymessage到服务端表示发送结束；在此之后服务端将转写的文字结果返回到翻译模块。使用实时语音转写功能时，转写的文本会显示在源语言的文本框内。实时翻译模块的编写基于百度ai开放平台的通用翻译的机器翻译实现，翻译模块通过调用机器翻译的api，将所需翻译的内容以及目标语种传送给百度翻译引擎，即可获得所需的翻译结果。具体实现时，通过get或post发送字符串来访问所需服务；实时翻译模块确保大小在6000bytes以内的文本翻译的准确性，文本的编码为utf-8编码，翻译的结果为json格式。完成实时翻译功能后，翻译的文本将显示在目标语言的文本框内。语音合成模块的语音合成功能基于百度ai开放平台的语音合成技术实现；基于http请求的restapi接口，将小于1024字节的文本转化为mp3、pcm(8k和16k)、wav(16k)格式的可播放的音频文件后，调用手机内的播放软件进行实时播放。本发明的技术方案中。福建移动麦克风阵列内容麦克风阵列，是一组位于空间不同位置的全向麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列。

    翻译后的文字数据、声音数据通过文字或者音频的方式传递给用户；其特征在于：所述声音采集模块包括麦克风阵列、信号放大电路、带通滤波器、电源管理电路；所述麦克风阵列包括两个麦克风，两个麦克风之间的间隔设置为15mm；所述信号放大电路包括两级放大电路，其中一级放大电路设置在所述麦克风阵列与所述带通滤波器之间，二级放大电路设置在所述带通滤波器之后；所述带通滤波器包括由二阶低通电路、二阶高通电路组成，所述一级放大电路传入的声信号，经过所述带通滤波器滤波后，声信号通过所述二级放大电路进行放大，使滤波后的信号达到预设的电压范围；由所述麦克风阵列采集的声信号通过所述一级放大电路、所述带通滤波器、所述二级放大电路进行放大、工频滤波处理、放大升压处理后送入所述音频转换模块中进行数模转换；所述电压管理电路同时为所述声音采集模块、所述音频转换模块、所述语音增强模块供电；所述语音增强模块中通过预先植入的语音增强算法对所述音频转换模块传入的声信号进行增强处理；所述语音增强算法包括以下步骤：s1：定义所述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)。

    δ1的表达式为：设，当目标声源占主导时，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)；当数值越接近d1，则表示在对应的频率点，目标声源的能量在带噪信号中占主导的成分越多。s4：基于延迟系数与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：采用720种声源组合分别对系统进行试验，分别进行短时傅里叶变换，统计t(l,k)在一定数值范围内时频单元块的个数，记做n1，以及这些时频单元块中满足|s1(l,k)|＞＞|s2(l,k)|并且|s1(l,k)|＞＞|s3(l,k)|的个数，记做n2；将延迟系数t(l,k)与目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，为了较好地平衡干扰噪声的引入和目标信号的能量损失，当延迟系数t(l,k)在a2×δ1～a1×δ1的范围内时，目标信号在这些视频单元内占主导，对这一部分的时频单元的能量全部予以保留；当延迟系数t(l,k)在a3×δ1～a2×δ1的范围内时，目标信号在这些视频单元内仍然占据很大成分，对延迟系数t(l,k)在这一范围内的时频单元的能量进行部分保留；当延迟系数t(l。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成，对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。

    包括灯控、温控器、开关三大类，媒体分析，谷歌随后还会提供针对家庭第三方设备的软件开发包，以方便鼓励第三方开发商增加新的服务功能，提升GoogleHome的兼容性。以对抗出货量400万台的Echo营造的生态体系，因为Echo对接的名单已经是很长一大串，其中就包括了Nest。双麦克阵列在智能家居领域落地为虽然多麦克阵列方案在业内炒的如火如荼，但在落地过程中，双麦克方案却成为家电产业中出货量大的方案。据了解，目前国内主流家电厂商应用语音交互技术的产品中，包括乐视电视、海信电视、格力空调、美的空调、华帝烟机等，出货量大的产品搭载的都是双麦克方案。另外，国内的主流人工智能企业也都在双麦克方案上重点布局。据悉，云知声一家企业，目前搭载双麦克的芯片模组每月的出货量就超过几万片，而科大讯飞目前也在紧锣密鼓研发双麦克方案，争夺智能家居市场。据家电行业技术人士介绍，从2012年开始行业内就开始寻求语音交互技术应用在家电产品中，并明确要求：、用户直接通过语音方式控制产品，且不受产品自身噪声影响；第二、一定距离的远场语音交互得以实现；第三、方案成熟，成本控制。远场语音交互是关键中的关键。当时市场上普遍解决方案都是八个麦克风收音。线性麦克风阵列加性麦克风阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向。福建移动麦克风阵列内容

目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。福建移动麦克风阵列内容

    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。福建移动麦克风阵列内容

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