广西无限麦克风阵列特征

    还有个重要的虚警率指标，稍微有点声音就乱识别也不行，另外还要考虑阈值的影响，这都是麦克风阵列技术中的陷阱。麦克风阵列的关键技术消费级的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，若使用到语音识别场景，还要考虑针对语音识别的优化和匹配等问题。为了解决上述问题，特别是在消费领域的垂直场景应用环境中，关键技术就显得尤为重要。噪声抑制：语音识别倒不需要完全去除噪声，相对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除。这里说的噪声一般指环境噪声，比如空调噪声，这类噪声通常不具有空间指向性，能量也不是特别大，不会掩盖正常的语音，只是影响了语音的清晰度和可懂度。这种方法不适合强噪声环境下的处理，但是应付日常场景的语音交互足够了。混响消除：混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素，混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果。我们知道，当声源停止发声后，声波在房间内要经过多次反射和吸收，似乎若干个声波混合持续一段时间，这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处理，比如互相关函数或者波束主瓣，降低测向精度。回声抵消：严格来说，这里不应该叫回声，应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念。麦克风阵列一般用于：声源定位，包括角度和距离的测量抑制背景噪声、干扰、混响、回声信号提取。广西无限麦克风阵列特征

    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)。湖北未来麦克风阵列涉及一种便携式可视化麦克风阵列装置。

    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。

    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。什么是麦克风阵列技术？

    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。麦克风阵列由一组按一定几何结构摆放的麦克风组成，对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理。广西无限麦克风阵列特征

基于麦克风阵列的室内移动声源定位研究均在麦克风阵列接收信号频率响应保持高度一致性的假设下进行。广西无限麦克风阵列特征

    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。广西无限麦克风阵列特征

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