麦克风阵列基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
麦克风阵列企业商机

    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。为什么需要麦克风阵列?自主可控麦克风阵列特征

自主可控麦克风阵列特征,麦克风阵列

    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)。自主可控麦克风阵列特征为了解决单麦克风的这些局限性,利用麦克风阵列进行语音处理的方法应时而生。

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    这实际上就是人为故意简化了物理模型,说白了就是先拿“软柿子”下手,因此语音交互格局已定的说法经不起推敲,对语音交互的认识和探究应该说才刚刚开始,基础世界的探究很可能还会出现诺奖级的成果。若展望的更远一些,则是物理学的进展和人工智能的进展相结合,可能会颠覆当前的声学信号处理以及语音识别方法。如何选用麦克风阵列?当前成熟的麦克风阵列的主要包括:讯飞的2麦方案、4麦阵列和6麦阵列方案,思必驰的6+1麦阵列方案,云知声(科胜讯)的2麦方案,以及声智科技的单麦、2麦阵列、4(+1)麦阵列、6(+1)麦阵列和8(+1)麦阵列方案,其他家也有麦克风阵列的硬件方案,但是缺乏前端算法和云端识别的优化。由于各家算法原理的不同,有些阵列方案可以由用户自主选用中间的麦克风,这样更利于用户进行ID设计。其中,2个以上的麦克风阵列,又分为线形和环形两种主流结构,而2麦的阵列则又有Broadside和Endfire两种结构。如此众多的组合,那么厂商该如何选择这些方案呢?首先还是要看产品定位和用户场景。若定位于追求性价比的产品,其实就不用考虑麦克风阵列方案,就直接采用单麦方案,利用算法进行优化,也可实现噪声抑制和回声抵消。

    因此校对和纠错是必不可少的工作。与点阵数码笔相比,键盘输入+语音输入能提升作业数字化效率,然而现有的电脑键盘无法快速输入数理化公式以及常用的希腊字母、符号、几何证明符号、逻辑符号和函数运算符号。用鼠标点击特殊符号表的方式插入特殊符号虽然可行,但是输入效率太低,用户体验也不好,不能提升学生作业数字化的效率。电脑键盘通常分为三个键区:主键盘区,光标控制键区,3*3数字小键盘区。主键盘区包含字符键和非字符键,字符键是指字母键、数字键、标点符号键,是尺寸相同的标准键;非字符键是指shift、ctrl、alt、Enter、Tab、Capslock等键,是尺寸不同的特殊键。随着人工智能技术在手写识别和语音识别领域取得突破,科大讯飞、微软给出了90%以上识别率的语音输入法,汉王科技、法国MyScript公司都给出了具有90%以上识别率的手写输入法,极大提升了数理化公式数字化输入效率,学生们可以更加自然流畅的语音+手写方式完成人机交互。尽管AI极大提升了语音识别和手写识别软件识别率,但不可能达到正确识别,键盘鼠标在纠错过程中依然发挥着不可替代的作用。另外,由于桌面空间有限,键盘、鼠标、手写板在桌面的空间分配。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成。

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    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”。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。重庆麦克风阵列介绍

线性麦克风阵列加性麦克风阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向。自主可控麦克风阵列特征

    wifi模块5将接收到的音频信号进行相位平移和加权求和处理后通过wifi传输到便携式平板电脑7,wifi模块5将接收到的视频信号通过wifi传输到便携式平板电脑7;便携式平板电脑7对传输过来的视频信号和音频信号进行展示,通过便携式平板电脑7也可以对wifi模块5进行控制,实现对相位平移和加权求和的控制,终实现对大声音获取方向的控制。供电装置6连接电源线与wifi模块5电连接,wifi模块5再将电能传送给音频采集装置3和视频采集装置4;印刷电路板2插放在夹层布料10和包体1的正面所构成的夹层中,视频采集装置4的镜头正对图像出孔8位置;包体1内部填充有吸音材料14,防止声音从包体1的背面干扰到麦克风阵列装置。印刷电路板的背面。印刷电路板2背面焊接有由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列,正中心有视频采集装置安装孔11。其中,包体的正面材料选择透音性能好的织物材料;视频采集装置为高清的摄像机;便携式操作终端为带windows7操作系统的平板电脑;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;包体形状为手提包或者背包或者行李包。且便携式可视化麦克风阵列装置可以被附接安装到无人机,或者其它可动装置或者附接到交通工具。自主可控麦克风阵列特征

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