山东未来麦克风阵列设计

    比如分布式阵列。多个麦克风阵列之间的成本差异现在正在变小，估计明年的成本就会相差不大。这是趋势，新兴的市场刚开始成本必然偏高，但随着技术进步和规模扩张，成本会快速走低，因此新兴产品在研发阶段倒是不需要太过纠结成本问题，用户体验才是的关键。（作者：陈孝良）看法观点：根据麦克风数量不同，麦克风阵列具有不同的特点。行业采用的以双麦克居多，比如几乎所有中手机都采用双麦克降噪技术来提升通话效果。四麦克、六麦克、八麦克线性阵列和环形阵列在行业内也有应用，但还远远达不到双麦克应用的数量级。首先，双麦克和多麦克阵列的一个重要区别，是成本的不同。显然，双麦克的成本相对多麦克低得多，除了可以直观观察到的麦克风数量不同之外，为了支持多麦克通道而必须具备的硬件电路、为了处理更多的信号数据而额外需要的计算能力，都使得成本体现较大的差异。所以我们看到两者的售价体现的极为明显，GoogleHome为129美元，AmazonEcho售价为，差价约50美元。值得注意的是，这两家的硬件产品的战略没有多大区别，都是硬件基本不赚钱。其次，双麦克和多麦克的技术路线区别较大。双麦克和多麦克采用的技术路线虽然有类似之处，但算法体系存在较大区别。显然。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。山东未来麦克风阵列设计

    还有个重要的虚警率指标，稍微有点声音就乱识别也不行，另外还要考虑阈值的影响，这都是麦克风阵列技术中的陷阱。麦克风阵列的关键技术消费级的麦克风阵列主要面临环境噪声、房间混响、人声叠加、模型噪声、阵列结构等问题，若使用到语音识别场景，还要考虑针对语音识别的优化和匹配等问题。为了解决上述问题，特别是在消费领域的垂直场景应用环境中，关键技术就显得尤为重要。噪声抑制：语音识别倒不需要完全去除噪声，相对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除。这里说的噪声一般指环境噪声，比如空调噪声，这类噪声通常不具有空间指向性，能量也不是特别大，不会掩盖正常的语音，只是影响了语音的清晰度和可懂度。这种方法不适合强噪声环境下的处理，但是应付日常场景的语音交互足够了。混响消除：混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素，混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果。我们知道，当声源停止发声后，声波在房间内要经过多次反射和吸收，似乎若干个声波混合持续一段时间，这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处理，比如互相关函数或者波束主瓣，降低测向精度。回声抵消：严格来说，这里不应该叫回声，应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念。安徽自主可控麦克风阵列内容分布式麦克风阵列：客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。

    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。

    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°。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。

    得到目标语言的文本信息后，传送给结果确认模块；a4：结果确认模块按照用户的预设的翻译结果确认方式，将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，通过播放软件将音频数据实时播放给用户；翻译模块单独安装在移动设备上，如手机、pad等设备，在普通模式下，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，然后送入翻译模块进行实时翻译。本实施例中，翻译模块为使用java语言通过androidstudio开发环境开发，作为软件安装在手机中，通过无线方式与语音增强模块进行通信；翻译模块中通过三个子功能模块实现实时翻译流程：读转写模块：实现实时语音转文字功能；实时翻译模块：基于现有的翻译引擎实现实时翻译功能；语音合成模块：实现将文本数据转为音频数据的语音合成功能；读转写模块的实时语音转文字功能通过讯飞开放平台的语音转写技术实现；支持采样率为16k，位长为16bits，格式为pcm_s16le的单声道音频；字符编码为utf-8，响应格式采用统一的json格式；实时语音转写接口的调用过程分为两个阶段，个阶段为握手阶段，第二个阶段为实时通信阶段。握手阶段需要生成signal。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。安徽自主可控麦克风阵列内容

麦克风阵列的兴起得益于语音交互的市场火热，主要解决远距离语音识别的问题，保证真实场景下的语音识别率。山东未来麦克风阵列设计

    麦克风越多越容易实现更好的降噪和语音增果，所以为了达到同样或者类似的效果，双麦克阵列技术相对多麦克阵列的技术挑战性更高。但因为成本问题，采用双麦克阵列的技术挑战虽然大，但从应用普及的角度上却是大势所趋。另外，从效果上看，如果技术优化足够好，在3~5米的家庭环境中，双麦克阵列虽然可以和多麦克阵列做到几乎一样的降噪和语音增果。但双麦克有个缺点，就是声源定位只能定位180°内的范围，而环形麦克风阵列（不管是4Mic、6Mic还是8Mic）都可以做到360°全角度范围内的定位。所以GoogleHome只能有四个LED灯来显示状态，而AmazonEcho可以用LED灯显示说话人的方向。当然，这个差别对具有声源定位需求的产品存在影响，而且对一些本来就需要靠墙摆放的设备如空调、电视机等是没有任何问题的。而对于类似机器人等摆放在室内的产品，如果希望它能定位说话人位置，那就只能采用多麦克方案了。后，从产品的角度，双麦克方案简单更易落地。多麦克阵列大的问题是，无论线性阵列还是环形阵列，其对产品的外观、结构设计都有极为严苛的要求，因为麦克风是要求必须在空间上均匀分布的。而双麦克显然就不必考虑这些因素。山东未来麦克风阵列设计

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