江苏电子类麦克风阵列介绍

    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。为什么需要麦克风阵列？江苏电子类麦克风阵列介绍

    基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势麦克风阵列作为实现智能语音的必备硬件，可以说是人工智能感知的硬件基础。因此，麦克风阵列的布局，将深深影响人工智能产品的生态布局。首先，众所周知的是，谷歌是以生态见长的公司。比如，Android构建了整个移动互联网的生态基础。在谷歌从移动互联网向AI转型的时候，提出了“AIFirst”的口号，并推出了开源深度学习系统TensorFlow，这个系统被认为是人工智能领域的Android。那么，谷歌为什么在如此重视AI战略的时候，推出这款GoogleHome的智能家居产品，并且采用双麦克的方案呢？相信对于谷歌这样的公司，成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因。据业内人士分析，关键的就是上面提到的的适用性和落地的便捷性，可能让谷歌后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链，而非只打造一款爆款产品。现在做GoogleHome智能音响，以后也可能做电视、汽车等等，所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案。多麦克阵列对外观和结构的严苛要求，使得该方案的应用场景极为有限，不具备的适用性，以Google的远大抱负，显然会选择适应性更强的双麦克方案。目前，谷歌明确表示会部分开放对接的子系统。重庆自主可控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。

    视频采集装置的镜头从印刷电路板背面穿过其安装孔后正对包体正面的图像出孔，视频采集装置固定在印刷电路板背面，音频采集装置焊接在印刷电路板背面并与声音出孔相对应。可选的，图像出孔的大小与视频采集装置的镜头大小相同，且图像出孔处粘贴有透光挡片，以防止灰尘污染镜头。可选的，包体内设有一夹层布料，印刷电路板设置在夹层布料与包体正面形成的夹层中，保证视频采集装置的镜头与包体正面的图像出孔对准重合；夹层布料上还设有一排线穿孔，无线模块通过排线穿过排线穿孔与印刷电路板上的视频采集装置和音频采集装置电连接。可选的，包体背面与夹层布料之间还填充有吸音材料。可选的，包体的正面材料选择透音性能好的织物材料。可选的，视频采集装置为高清的摄像机。可选的，无线模块为wifi模块。可选的，便携式操作终端为带windows7操作系统的平板电脑。可选的，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。有益效果：与现有技术相比，本实用新型将可视化麦克风整列巧妙的伪装到常用的手提包中，整体外观与一般手提包无明显差别，携带方便；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。

    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。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。

    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。麦克风阵列的作用有哪些？上海自主可控麦克风阵列哪里买

由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。江苏电子类麦克风阵列介绍

    翻译后的文字数据、声音数据通过文字或者音频的方式传递给用户；其特征在于：所述声音采集模块包括麦克风阵列、信号放大电路、带通滤波器、电源管理电路；所述麦克风阵列包括两个麦克风，两个麦克风之间的间隔设置为15mm；所述信号放大电路包括两级放大电路，其中一级放大电路设置在所述麦克风阵列与所述带通滤波器之间，二级放大电路设置在所述带通滤波器之后；所述带通滤波器包括由二阶低通电路、二阶高通电路组成，所述一级放大电路传入的声信号，经过所述带通滤波器滤波后，声信号通过所述二级放大电路进行放大，使滤波后的信号达到预设的电压范围；由所述麦克风阵列采集的声信号通过所述一级放大电路、所述带通滤波器、所述二级放大电路进行放大、工频滤波处理、放大升压处理后送入所述音频转换模块中进行数模转换；所述电压管理电路同时为所述声音采集模块、所述音频转换模块、所述语音增强模块供电；所述语音增强模块中通过预先植入的语音增强算法对所述音频转换模块传入的声信号进行增强处理；所述语音增强算法包括以下步骤：s1：定义所述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)。江苏电子类麦克风阵列介绍

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