湖南未来麦克风阵列特征

    混响是建筑声学中要重点考虑的问题演讲厅要短一些的混响时间，比如北京学术报告厅混响时间为1s交响乐则需要长一些的混响时间，比如上海音乐厅混响时间为，维也纳音乐厅为过大的混响会带来音素的交叠掩蔽现象，严重影响语音识别效果，尤其是远距离语音识别。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。线性麦克风阵列加性麦克风阵列(AdditiveMicrophoneArray)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、家电等场合差分麦克风阵列(DifferentialMicrophoneArray)阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向只能在末端方向适用于耳机通话等场合平面麦克风阵列平面麦克风阵列(PlanarMicrophoneArray)实现平面360度等效拾音麦克风个数越多，空间划分越精细，语音增强和降噪效果越好用于智能音箱和交互机器人上立体麦克风阵列立体阵列麦克风(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麦克风阵列发展趋势多传感器的融合。声学麦克风，光学麦克风，骨传导麦克风的多模态降噪。提高信噪比，以及适应不同的环境。分布式麦克风阵列。客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。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。湖南未来麦克风阵列特征

    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。湖南未来麦克风阵列特征一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。

    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。

    麦克风阵列波束形成，是对各阵元的输出进行时延或相位补偿、幅度加权处理，以形成指向特定方向的波束。在远场模型中，假设输入是一个平面波。设传播方向为θ，时域频率(弧度)为ω，声音在介质中的传播速度为c，对于在一个局部均匀的介质里传播的平面波，定义波束k为k=ωsinθ/c=2sinθ/λ，其中λ是对应于频率ω的波长。由于信号到达不同的传感器的时间不同，则阵列接收到的信号可表示为f(t)=[f(t-τ0)f(t-τ1)…f(t-τN-1)]T=[exp(jω(t-kτ0))exp(jω(t-kτ1))…exp(jω(t-kτN-1))]T其中τn为第n个阵元接收到的信号相对于参考点的时延，N为阵元个数，T表示转置。定义v(k)=[e-jωkτ0e-jωkτ1…e-jωkτN-1]T矢量v包含了阵列的空间特征，称为阵列流行矢量。则f(t)可表示为f(t)=ejωtv(k)。阵列处理器对一个平面波的响应为y(t,k)=HT(ω)v(k)ejωt其中H(ω)是滤波器系数向量的傅里叶变换。符号y(t,k)强调了输出和输入波数k的关系。时域上的相关性体现在输出是一个复指数，和输入平面波有相同的频率。在频域上式可表示为Y(ω,k)=HT(ω)v(k)。注意此处ω对应单一的输入频率，所以是窄带的。阵列的空时处理关系完全可以由上式的右端描述，称为阵列的频率-波数响应函数。而且音频采集装置为4×12的麦克风阵列，单个麦克风为底部出孔的mems麦克风。

    5）整理出，使得≪；6）根据收缩当前的搜索空间，更新搜索空间和新的区域边界；7）如果，或者并且，则确定该点坐标位置，保存结果并输出；8）如果只有，则舍弃结果；9）在中找到一个子集，使得中的任意值要大于的平均值；10）重复步骤3）和步骤4），在当前的搜索空间中随机选取个点，计算它们所对应的的值；11）将中的点放入子集中，并选取中值大的个点放入子集中，保存，放入下一次迭代时使用；12）令，进行下一次迭代，返回步骤5）。本发明的优点是：本发明提出了一套基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法与多通道低通滤波与多通道自适应滤波融合的阵列校准方案。该方法能够在改变麦克风阵列拓扑结构时，进行对声源的定位，并且分析出其误差并与其他类型阵列作对比。同时使用基于随机区域收缩的相位变换加权可控响应功率定位算法，在室内高混响条件下能够较好地得到定位结果。用户可以通过自己的需求选择相应的麦克风阵列拓扑结构进行分析。在选择符合自身需求的麦克风阵列后，可以使用多通道低通滤波与多通道自适应滤波融合的阵列校准方案对接收信号的幅频特性进行校准并提高定位精度。为本发明实施例麦克风阵列室内说话人定位流程。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。湖南未来麦克风阵列特征

一种便携式可视化麦克风阵列装置。湖南未来麦克风阵列特征

    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。湖南未来麦克风阵列特征

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