广东新一代麦克风阵列内容

    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时频分布信号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：将所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，确定所述目标声源的能量所占成分；s4：基于所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1的比较结果，计算m1(l,k)的掩蔽权重b(l,k)，得到增强信号的时频分布表达式：s5：对目标声源对应的所述增强信号进行傅里叶反变换，然后利用重叠相加法，可以得到增强后的信号此时获得的信号中方向性的竞争语音噪声已经被抑制。其进一步特征在于：所述一级放大电路包括：放大器u1、电容c5、c6、c7、c8、电阻r5、r10，所述放大器u1的1脚连接所述电阻r10的一端，所述放大器u1的2脚连接所述电阻r10的另一端后接地，所述放大器u1的3脚和16脚分别连接所述电阻r5的两端，所述放大器u1的7脚、所述电容c8的负极、所述电容c6的一端连接后接入电源，所述电容c6的另一端、所述电容c5的一端连接后接地，所述放大器u1的8脚所述电容c7的正极、所述电容c5的另一端互相连接后接入电源。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。广东新一代麦克风阵列内容

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。湖北量子麦克风阵列音频采集装置为4×12的麦克风阵列，单个麦克风为底部出孔的mems麦克风。

    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。

    如果声源到阵列中心的距离大于2d2/λmin，则为远场模型，否则为近场模型。近场模型和远场模型(2)麦克风阵列拓扑结构按麦克风阵列的维数，可分为一维、二维和三维麦克风阵列。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。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。根据相邻阵元间距是否相同，又可分为均匀线性阵列(UniformLinearArray，ULA)和嵌套线性阵列，均匀线性阵列是简单的阵列拓扑结构，其阵元之间距离相等、相位及灵敏度一直。嵌套线性阵列则可看成几组均匀线性阵列的叠加，是一类特殊的非均匀阵。线性阵列只能得到信号的水平方向角信息。线性阵列拓扑结构二维麦克风阵列，即平面麦克风阵列，其阵元中心分布在一个平面上。根据阵列的几何形状可分为等边三角形阵、T型阵、均匀圆阵、均匀方阵、同轴圆阵、圆形或矩形面阵等，平面阵列可以得到信号的水平方位角和垂直方位角信息。平面阵列拓扑结构三维麦克风阵列，即立体麦克风阵列，其阵元中心分布在立体空间中。根据阵列的立体形状可分为四面体阵、正方体阵、长方体阵、球型阵等。差分麦克风阵列阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向。

还可以是有线方式和无线方式的双模式连接；另一方面本技术还提供一种电子设备，包括：主体装置；处理器，设置在所述主体装置中；键盘，所述键盘采用上述带有触摸屏和麦克风阵列的键盘，与所述处理器连接。与现有技术相比，本技术的有益效果是：1.在不改变用户原有键盘使用习惯的前提下，将九宫格键盘内涵到单区键盘中。2.内涵九宫格优化方案节省桌面空间，提升桌面利用效率。＊3数字小键盘以方便纠错。″＝″键不叠加复用，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，克服台式机三区键盘的数字小键盘缺少等号″＝″键、″BackSpace″键的缺陷。5.内涵九宫格优化方案既适合右手使用也适合左手使用。6.触摸屏与电容笔或电磁笔配合实现公式手写输入。7.键盘内置麦克风阵列，配合语音识别软件实现远场拾音，并具有降噪功能。8.电容触摸屏上映射希腊字母、符号、几何证明符号、逻辑运算符号的虚拟键盘，通过触摸屏虚拟键盘快速输入数理化特殊符号，提升学生作业数字化的输入效率。语音信号由麦克风阵列直接获得，再进行分离可以得到多路单一麦克风语音信号。湖南麦克风阵列内容

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。广东新一代麦克风阵列内容

    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。广东新一代麦克风阵列内容