上海数字麦克风阵列内容

    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°。声源定位技术利用麦克风阵列计算声源距离阵列的角度和距离，实现对目标声源的。上海数字麦克风阵列内容

    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。上海数字麦克风阵列内容目前中远距离声音的获取主要依靠规模较大的麦克风阵列装置来获取。

    所述电容c7的负极连接所述电容c8的正极；所述带通滤波器的电路和所述二级放大电路包括：放大器u2、电阻r1～r4、r6～r9、电容c1～c4，所述放大器u2的1脚与所述电阻r1的一端、所述电阻r3的一端、所述电阻r6的一端互相连接，所述放大器u2的2脚连接所述电阻r1的另一端、所述电阻r2的一端，所述电阻r2的另一端接地，所述放大器u2的3脚连接所述电阻r4的一端、所述电容c3的一端，所述电阻r4的另一端接地，所述电容c3的另一端连接所述电阻r3的另一端、所述电容c2的一端，所述电容c2的另一端连接所述放大器u1的9脚、10脚，所述放大器u2的5脚连接所述电容c4的一端、所述电阻r7的一端，所述放大器u2的6脚连接所述电阻r8的一端、所述电阻r9的一端，所述电阻r8的另一端接地，所述电容c4的另一端接地，所述电阻r7的另一端连接所述电阻r6的另一端、所述电容c1的一端，所述放大器u2的7脚连接所述电阻r9的另一端、所述电容c1的另一端；所述电源管理电路包括：升压转换器u3、稳压电源u4、稳压器u5、插座j1、开关j2、电感l1、l2,、电容c9～c21、电阻r11～r13，所述升压转换器u3的1脚、2脚连接后接入所述电感l1的一端，所述升压转换器u3的11脚接地。

    所述翻译模块通过实时语音转写接口与翻译引擎通信实现实时翻译，其流程包括：a1：通过读转写模块建立与翻译引擎的通信；a2：通信建立后，通过读转写模块基于客户选择的源语言、目标语言、口音参数，将传入的声音信号转换成文本数据；a3：将所述文本数据通过实时翻译模块传给所述翻译引擎进行翻译，得到目标语言的文本信息后，传送给结果确认模块；a4：所述结果确认模块按照用户的预设的翻译结果确认方式，将所述目标语言的文本信息以文本的形式显示给用户，或者将得到的所述目标语言的文本信息通过语音合成模块转换为音频数据后，通过播放软件将所述音频数据实时播放给用户；所述翻译模块单独安装在移动设备上，在所述普通模式下，基于其所在移动设备的声音采集模块采集目标声源的声信号；步骤s3中，所述延迟系数t(l,k)的计算方法包括如下步骤：b1：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，所述目标声源偏离正向的角度为θ1，所述干扰噪声源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；则：所述前向麦克风mic1采集到的混合信号m1(n)为：m1(n)＝s1(n)+s2(n)+s3(n)+...+snum(n)其中：s1。旨在解决现有技术中麦克风阵列操作复杂，携带不便，容易暴露，隐蔽性差等问题。

    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。立体阵列麦克风(3-DMicrophoneArray)真正实现全空间360度无损拾音解决了平面阵高俯仰角信号响应差的问题。上海数字麦克风阵列内容

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。上海数字麦克风阵列内容

    比如几个人围绕Echo谈话的时候，Echo只会识别其中一个人的声音。阵列增益：这个比较容易理解，主要是解决拾音距离的问题，若信号较小，语音识别同样不能保证，通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。模型匹配：这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配，语音交互是一个完整的信号链，从麦克风阵列开始的语音流不可能割裂的存在，必然需要模型匹配在一起。实际上，效果较好的语音交互麦克风阵列，通常是两套算法，一套内嵌于硬件实时处理，另外一套服务于云端匹配语音处理。由8个MIC组成的麦克风阵列麦克风阵列的技术趋势语音信号其实是不好处理的，我们知道信号处理大多基于平稳信号的假设，但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的，是典型的非平稳态过程。幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对稳定（语音分帧），因而可以将其看作是一个准稳态过程，也就是说语音信号具有短时平稳的特性，这才能用主流信号处理方法对其处理。从这点来看，麦克风阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限，也包括声学的非线性处理（现在基本忽略非线性效应），因此基础研究的突破才是未来的根本。另外一个趋势就是麦克风阵列的小型化，麦克风阵列受制于半波长理论的限制。上海数字麦克风阵列内容

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