四川光纤数据麦克风阵列特征

    提取出每个麦克风所对应的音频信号、……；（3）将声源空间划分成多个网格，并依次求网格上每一个点的功率(，功率大的点即是声源定位的点=(；（4）任意一个点的总功率()为是麦克风阵列上所有麦克风对的信号两两做基于相位变换的广义互相关并求和：()=其中k、l第k、l个麦克风，表示相位变换的权重，τ()表示从声音从位置x到达第k个麦克风的时间；式中将定义为组合加权函数：考虑到计算()所涉及的对称性，并去掉一些固定能量项，则()随x变化的部分为：=（5）在整个房间内进行全局搜索，利用随机区域收缩算法(src)得到能量大的坐标点y；在所给定的初始值中随机找出一个n维的矩阵，在顺序过程中，逐步缩小范围，直到达到足够小的范围，找出峰值；从而计算出定位坐标点。步骤（4）中，为了简化计算可以替换为：=步骤（5）中，所述随机区域收缩算法的过程如下：1）先定义i为迭代的次数，表示第i次迭代时随机抽取的点数，表示下一代的子搜索空间中包含的点数，表示下一代子搜索空间。定义每计算一次便记为一次，表示第i次迭代后的次数，表示停止值，φ表示大被允许计算的次数。表示新的子搜索空间的边界；2）初始化迭代次数i=0；3）设置初始参数：、，；4）计算中所有的值。麦克风阵列的作用有哪些？四川光纤数据麦克风阵列特征

    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。四川光纤数据麦克风阵列特征受使用时长及室内复杂环境等多种因素的影响，导致麦克风阵列接收信号的频率响应特性与理论值存在较大偏差。

    电容c4的另一端接地，电阻r7的另一端连接电阻r6的另一端、电容c1的一端，放大器u2的7脚连接电阻r9的另一端、电容c1的另一端；二级带通滤波电路由型号为op275的运算放大器和贴片电阻电容组成，通过构建二阶低通电路和二阶高通电路形成带通滤波，后使得系统的理论通带为160-12000hz，该频带满足ci滤波器组的频带要求同时省去50hz陷波电路的设计，在确保滤波、放大功能的同时，进一步减小了系统的硬件体积。电源管理电路包括：升压转换器u3、稳压电源u4、稳压器u5、插座j1、开关j2、电感l1、l2,、电容c9～c21、电阻r11～r13，升压转换器u3的1脚、2脚连接后接入电感l1的一端，升压转换器u3的11脚接地，升压转换器u3的3脚、4脚连接后与电阻r11的一端、电阻r12的一端、电容c13的一端、电容c9的一端、电容c10的一端、电容c11的一端连接后接入到电源，升压转换器u3的5脚连接电阻r11的另一端，电容c9的另一端、电容c10的另一端、电容c11的另一端互相连接后接地；升压转换器u3的6脚连接电容c12的一端，电容c12的另一端连接电阻r13的一端后接地，升压转换器u3的7脚、电阻r13的另一端、电阻r12的另一端、电容c13的另一端互相连接。

    现在的口径还是较大，声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距，但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个麦克风其实并非成本问题，而是ID设计的考虑。实际上，借鉴雷达领域的合成孔径方法，麦克风阵列可以做的更小，而且这种方法已经在领域成熟验证，移植到消费领域只是时间问题。还有一个趋势是麦克风阵列的低成本化，当前无论是2个麦克风还是4、6个麦克风阵列，成本都是比较高的，这影响了麦克风阵列的普及。低成本化不是简单的更换芯片器件，而是整个结构的重新设计，包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下，并非2个麦克风的阵列成本就便宜，实际上2个和4个麦克风阵列的相差不大，2个麦克风阵列的成本也要在60元左右，但是这还不包含进行回声抵消的硬件成本，若综合比较，实际上成本相差不大。特别是今年由于新技术的应用，多麦克风阵列的成本下降非常明显。再多说一个趋势就是多人声的处理和识别，其中典型的是鸡尾酒会效应，人的耳朵可以在嘈杂的环境中分辨想要的声音，并且能够同时识别多人说话的声音。现在的麦克风阵列和语音识别还都是单人识别模式，距离多人识别的目标还很远。前面提到了现在的算法思想主要是“抑制”，而不是“利用”。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。

    2)测量一对麦克风同步采集信号相位差ΔΦ，根据频率f和声传播速度C0得到这一对麦克风的位置间隔：经过计算及试验验证，相位法分析麦克风相对位置差的精度要比互相关法分析的精度高。通过算法控制，麦克风阵列在搜索到讲话者的位置之后可以将波束指向当前的讲话者。麦克风阵列这种极强的智能指向性功能可以降低周边环境噪声及回声的影响。使用单麦克风与采用波束形成技术麦克风阵列接收讲话者声音效果的对比.阵列指向性由于麦克风阵列的输出信号中包含比单只麦克风更低的噪声和回声成份，所以其固有噪声抑制能力要远高于单只麦克风。麦克风阵列在1000Hz的典型指向性波束。其指向性要远好于任一款价格昂贵的高性能超心形麦克风。麦克风阵列在1000Hz的典型指向性波束.指向性指数另一个表证波束的参数是指向性指数。指向性指数D表征的是麦克风阵列主响应轴(波束轴线)检测到的声源信号与需要屏蔽的各种噪声与回声信号的比值。其中：P(f,φ,θ)：声源信号之声能ρ0：与参考点的平均距离)(φT,θT)：与参考声轴的角度作为频率函数的麦克风阵列指向性。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。江苏移动麦克风阵列内容

这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。四川光纤数据麦克风阵列特征

    而且受使用时长以及室内复杂环境等多种复合因素的影响，导致麦克风阵列接收信号的频率响应特性与理论值存在较大偏差，这些偏差会使定位精度下降，因此，对麦克风阵列频率响应的校准对于室内移动声源定位精度的进一步提升具有重要意义。技术实现要素：本发明的目的是针对上述缺陷，而提供一种基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法。该方法利用设置不同拓扑结构的麦克风阵列获取语音信号，进行基于相位变换加权的可控相应功率的定位算法，加上随机区域收缩的优化算法，从定位结果上分析了各个麦克风阵列性能的优劣，并且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，提出一种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，使定位结果具有较高的精度。实现本发明目的的技术方案是：一种基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法，包括如下步骤：（1）设置麦克风阵列室内声源定位系统，该系统由顺序连接的麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块和声源定位算法及分析模块构成；（2）提取语音信号：在室内布置合适的麦克风阵列，说话人发声，录下说话人的语音。四川光纤数据麦克风阵列特征

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