数字麦克风阵列服务标准

    能够保证近场环境下的语音识别率，而且成本要低很多。至于单麦语音识别的效果，可以体验下采用单麦识别算法的360儿童机器人。但是若想更好地去除部分噪声，可以选用2麦方案，但是这种方案比较折衷，主要优点就是ID设计简单，在通话模式（也就是给人听）情况下可以去除某个范围内的噪音。但是语音识别（也就是给机器听）的效果和单麦的效果却没有实质区别，成本相对也比较高，若再考虑语音交互终端必要的回声抵消功能，成本还要上升不少。2麦方案大的弊端还是声源定位的能力太差，因此大多是用在手机和耳机等设备上实现通话降噪的效果。这种降噪效果可以采用一个指向性麦克风（比如会议话筒）来模拟，这实际上就是2麦的Endfire结构，也就是1个麦克风通过原理设计模拟了2个麦克风的功能。指向性麦克风的不方便之处就是ID设计需要前后两个开孔，这很麻烦，例如叮咚1代音箱采用的就是这种指向性麦克风方案，因此采用了周边一圈的悬空设计。若希望产品能适应更多用户场景，则可以类似亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的麦克风阵列。这里简单给个参考，机器人一般4个麦克风就够了，音箱建议还是选用6个以上麦克风，至于汽车领域，好是选用其他结构形式的麦克风阵列。由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。数字麦克风阵列服务标准

    语音转写产品虽然能很好的识别单目标声源的人声并进行转写，但是一旦出现竞争性声源，则无法辨别目标声源，竞争声源的存在导致对目标声源的识别便产生紊乱，无法进行语音到文字的转写和翻译。技术实现要素：为了解决现有同声翻译设备中存在的竞争性声源中辨别目标声源困难、设备体积过大不易携带的问题，本发明提供一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其可以智能识别目标声源，去除或降低竞争性噪声，对目标声源进行语音增强后进行语音到文字的转写和翻译，且设备体积较小容易携带。本发明的技术方案是这样的：一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其包括：声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块、翻译模块；所述声音采集模块智能地选取目标声源，将数据送入所述音频转换模块，进行模拟语音数据和数字语音数据之间的转换；所述语音增强模块通过数字信号处理器向所述音频转换模块中的音频编解码芯片发送控制信号，将所述音频转换模块传输过来的语音信号进行处理及其控制语音信号的传输；处理过的数字语音信号送入所述翻译模块，按照用户选择的目标语言进行实时翻译。数字麦克风阵列服务标准麦克风阵列一般用于：声源定位，包括角度和距离的测量抑制背景噪声、干扰、混响、回声信号提取。

    放大器u1的7脚、电容c8的负极、电容c6的一端连接后接入电源，电容c6的另一端、电容c5的一端连接后接地，放大器u1的8脚电容c7的正极、电容c5的另一端互相连接后接入电源，电容c7的负极连接电容c8的正极；本实施例中，一级放大电路选用具有低噪声系数，高线性度等优点的型号为ad624的仪表放大器芯片实现，该芯片是高分辨率信号采集系统的理想器件；其放大功能主要是在其rg1和rg2引脚串联一个电阻来调节电路的放大倍数，本实施例中的一级放大电路的放大倍数为10倍；麦克风阵列连接放大器u1的1脚，将采集的声信号输入到一级放大电路。面向前向麦克风mic1的带通滤波器的电路和二级放大电路包括：放大器u2、电阻r1～r4、r6～r9、电容c1～c4，放大器u2的1脚与电阻r1的一端、电阻r3的一端、电阻r6的一端互相连接，放大器u2的2脚连接电阻r1的另一端、电阻r2的一端，电阻r2的另一端接地，放大器u2的3脚连接电阻r4的一端、电容c3的一端，电阻r4的另一端接地，电容c3的另一端连接电阻r3的另一端、电容c2的一端，电容c2的另一端连接放大器u1的9脚、10脚，放大器u2的5脚连接电容c4的一端、电阻r7的一端，放大器u2的6脚连接电阻r8的一端、电阻r9的一端，电阻r8的另一端接地。

    包括灯控、温控器、开关三大类，媒体分析，谷歌随后还会提供针对家庭第三方设备的软件开发包，以方便鼓励第三方开发商增加新的服务功能，提升GoogleHome的兼容性。以对抗出货量400万台的Echo营造的生态体系，因为Echo对接的名单已经是很长一大串，其中就包括了Nest。双麦克阵列在智能家居领域落地为虽然多麦克阵列方案在业内炒的如火如荼，但在落地过程中，双麦克方案却成为家电产业中出货量大的方案。据了解，目前国内主流家电厂商应用语音交互技术的产品中，包括乐视电视、海信电视、格力空调、美的空调、华帝烟机等，出货量大的产品搭载的都是双麦克方案。另外，国内的主流人工智能企业也都在双麦克方案上重点布局。据悉，云知声一家企业，目前搭载双麦克的芯片模组每月的出货量就超过几万片，而科大讯飞目前也在紧锣密鼓研发双麦克方案，争夺智能家居市场。据家电行业技术人士介绍，从2012年开始行业内就开始寻求语音交互技术应用在家电产品中，并明确要求：、用户直接通过语音方式控制产品，且不受产品自身噪声影响；第二、一定距离的远场语音交互得以实现；第三、方案成熟，成本控制。远场语音交互是关键中的关键。当时市场上普遍解决方案都是八个麦克风收音。复杂的麦克风阵列主要应用于工业和**领域，消费领域考虑到成本会简化很多。

    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。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成，对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。天津移动麦克风阵列设计

近场和远场模型的划分无标准，声源离麦克风阵列中心参考点的距离远大于信号波长时为远场，反之，则为近场？数字麦克风阵列服务标准

    结果反映阵元间距的推荐择。反映了经以上分析后，以确定的阵列维度、阵元间距及阵元个数进行定位的精度与计算量曲线。（2）阵列自适应滤波校正模块：本例提出的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，作为连接麦克风阵列拓扑结构分析模块与说话人定位算法模块的中间模块，可在确定的阵型上对阵元进行校正，进而提升定位精度。（3）说话人定位算法模块：该模块采用相位变换加权，计算接收信号的可控响应功率。在预先设定的声源空间内，搜索使可控响应功率达到大的坐标，即得到真实声源的位置估计。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。由于搜索功率大值的过程计算量太大，本系统使用随机区域收缩优化算法找寻峰值。将得到的定位坐标与真实坐标进行对比，再通过这些误差的对比分析不同麦克风阵列的性能。具体步骤如下：1.语音信号的提取，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，提取出每个麦克风所对应的音频信号、……。2.可控响应功率定位算法的原理是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=(。3.任意一个点的总功率。数字麦克风阵列服务标准

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