安徽未来麦克风阵列

时间:2023年03月20日 来源:

    能够保证近场环境下的语音识别率,而且成本要低很多。至于单麦语音识别的效果,可以体验下采用单麦识别算法的360儿童机器人。但是若想更好地去除部分噪声,可以选用2麦方案,但是这种方案比较折衷,主要优点就是ID设计简单,在通话模式(也就是给人听)情况下可以去除某个范围内的噪音。但是语音识别(也就是给机器听)的效果和单麦的效果却没有实质区别,成本相对也比较高,若再考虑语音交互终端必要的回声抵消功能,成本还要上升不少。2麦方案大的弊端还是声源定位的能力太差,因此大多是用在手机和耳机等设备上实现通话降噪的效果。这种降噪效果可以采用一个指向性麦克风(比如会议话筒)来模拟,这实际上就是2麦的Endfire结构,也就是1个麦克风通过原理设计模拟了2个麦克风的功能。指向性麦克风的不方便之处就是ID设计需要前后两个开孔,这很麻烦,例如叮咚1代音箱采用的就是这种指向性麦克风方案,因此采用了周边一圈的悬空设计。若希望产品能适应更多用户场景,则可以类似亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的麦克风阵列。这里简单给个参考,机器人一般4个麦克风就够了,音箱建议还是选用6个以上麦克风,至于汽车领域,好是选用其他结构形式的麦克风阵列。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。安徽未来麦克风阵列

安徽未来麦克风阵列,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。山东信息化麦克风阵列服务标准由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。

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    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。

    所述升压转换器u3的3脚、4脚连接后与所述电阻r11的一端、所述电阻r12的一端、所述电容c13的一端、所述电容c9的一端、所述电容c10的一端、所述电容c11的一端连接后接入到电源,所述升压转换器u3的5脚连接所述电阻r11的另一端,所述电容c9的另一端、所述电容c10的另一端、所述电容c11的另一端互相连接后接地;所述升压转换器u3的6脚连接所述电容c12的一端,所述电容c12的另一端连接所述电阻r13的一端后接地,所述升压转换器u3的7脚、所述电阻r13的另一端、所述电阻r12的另一端、所述电容c13的另一端互相连接,所述升压转换器u3的9脚、10脚、所述电容c14的一端、所述电容c15的正极、所述电容c16的一端、所述电感l2的一端、所述电感l1的另一端互相连接,所述电容c14的另一端、所述电容c15的负极、所述电容c16的另一端互相连接后接地,所述电感l2的另一端连接所述开关j2的3脚,所述开关j2的2脚连接所述插座j1的2脚,所述插座j1的1脚接地;所述稳压电源u4的1脚连接所述电容c19的一端后接入电源,所述稳压电源u4的2脚连接所述电容c19的另一端后接地,所述稳压电源u4的3脚连接所述电容c20的一端后接入电源,所述稳压电源u4的4脚连接所述电容c21的一端后接入电源。线性麦克风阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向,可调结构简单、方便布局,适用于车载、家电等场合。

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    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。使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列,即操作方便,又不易于暴露。安徽未来麦克风阵列

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。安徽未来麦克风阵列

    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,是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置,采集到的信号包含了其空间位置信息。根据声源和麦克风阵列之间距离的远近,可将阵列分为近场模型和远场模型。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。(1)近场模型和远场模型声波是纵波,即媒质中质点沿传播方向运动的波。声波是一种振动波,声源发声振动后,声源四周的媒质跟着振动,声波随着媒质向四周扩散,所以是球面波。根据声源和麦克风阵列距离的远近,可将声场模型分为两种:近场模型和远场模型。近场模型将声波看成球面波,它考虑麦克风阵元接收信号间的幅度差;远场模型则将声波看成平面波,它忽略各阵元接收信号间的幅度差,近似认为各接收信号之间是简单的时延关系。显然远场模型是对实际模型的简化,极大地简化了处理难度。一般语音增强方法就是基于远场模型。近场模型和远场模型的划分没有的标准,一般认为声源离麦克风阵列中心参考点的距离远大于信号波长时为远场;反之,则为近场。设均匀线性阵列相邻阵元之间的距离(又称阵列孔径)为d,声源高频率语音的波长(即声源的小波长)为λmin。安徽未来麦克风阵列

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