海南信息化麦克风阵列

    为了减少电路本身引入的噪声，改善系统电源的稳定性，在每个芯片的电源输入和输出引脚外接旁路电容进行滤波。整个电源的接地划分为两部分，一块是纹波较大的电源供电电路的接地，另一块是麦克风模块和放大器芯片的接地，两部分的接地通过一个0欧电阻连接起来。翻译模块包括两个模式：普通模式和噪声模式；普通模式适用于环境噪音小、只有一个目标声源的情况，此模式下进行同声翻译时，不启动声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块中针对多个竞争声源的去噪功能，采集到的声音信号直接进行数模转换后进行实时翻译流程；噪声模式下，启动针对多个竞争声源的去噪功能，通过声音采集模块采集的声音信号经过音频转换模块、语音增强模块中的去噪、语音增强后，进行实时翻译流程；翻译模块中对于翻译后的结果的确认方式，支持通过文本显示和语音播放两种形式通知给用户；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：将文本数据通过实时翻译模块传给翻译引擎进行翻译。针对在真实室内环境中，麦克风阵列与说话人（声源）之间存在干扰的情况下，声源定位能力不足的实际问题。海南信息化麦克风阵列

    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。浙江自主可控麦克风阵列分布式麦克风阵列：客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。

    说明是本实用新型实施方式的装置立体分解；本实用新型实施方式的印刷电路板的背面图；本实用新型实施方式的电连接关系；本实用新型实施方式的整体示意；1、包体；2、印刷电路板；3、音频采集装置；4、视频采集装置；5、wifi模块；6、电池；7、便携式平板电脑；8、图像出孔；9、透光挡片；10、夹层布料；11、图像采集装置安装孔；12、声音出孔；13、排线穿孔；14、吸音材料。具体实施方式下面结合和具体实施例对本实用新型的技术方案进行详细说明。以下所述为本实用新型的较佳实施例，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。所举实例只用于解释本实用新型，并非用于限定本实用新型的范围。一种便携式可视化麦克风阵列装置，包括包体，设置在包体内的印刷电路板、音频采集装置、视频采集装置、无线模块和供电装置，以及便携式操作终端；包体的正面设有一图像出孔，视频采集装置安装在印刷电路板上，且其镜头与图像出孔重合，音频采集装置阵列式排布在印刷电路板上，无线模块分别与视频采集装置和音频采集装置电连接。

    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。提供了一种便携式可视化麦克风阵列。

    升压转换器u3的9脚、10脚、电容c14的一端、电容c15的正极、电容c16的一端、电感l2的一端、电感l1的另一端互相连接，电容c14的另一端、电容c15的负极、电容c16的另一端互相连接后接地，所述电感l2的另一端连接开关j2的3脚，开关j2的2脚连接插座j1的2脚，插座j1的1脚接地；稳压电源u4的1脚连接电容c19的一端后接入电源，稳压电源u4的2脚连接电容c19的另一端后接地，稳压电源u4的3脚连接电容c20的一端后接入电源，稳压电源u4的4脚连接电容c21的一端后接入电源，稳压电源u4的5脚接地，电容c20的另一端接地，电容c21的另一端接地；稳压器u5的1脚连接电容c17的负极、电容c18的一端后接地，稳压器u5的2脚连接电容c17的正极、电容c18的另一端后接入电源，稳压器u5的3脚接入电源；本实施例中，电源管理电路主要是提供系统所需的，5v以及正负12v电压；系统的输入电源由，升压转换器u3采用tps61230芯片实现，将电压升压至5v，给音频转换模块、语音增强模块供电；稳压器u5使用型号为，其将5v电压转至，给麦克风阵列供电；稳压电源u4使用型号为nr5d12的稳压电源实现，其将5v为±12v，为线放芯片和功放芯片供电；本发明的实施例中，在芯片对电压转换完成以后。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。浙江自主可控麦克风阵列

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。海南信息化麦克风阵列

    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。海南信息化麦克风阵列

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