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

    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。深圳自主可控麦克风阵列内容

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    δ1的表达式为:设,当目标声源占主导时,有如下关系:其中,l和k分别是频率点和时间窗的序号,pi为圆周率π;令:约等式右边的代数式为t(l,k),则,根据两个麦克风mic1、mic2采集到的数据可计算得到每个频域点的t(l,k);当数值越接近d1,则表示在对应的频率点,目标声源的能量在带噪信号中占主导的成分越多。s4:基于延迟系数与目标声源的理想延迟时间δ1的比较结果,计算m1(l,k)的掩蔽权重b(l,k),得到增强信号的时频分布表达式:采用720种声源组合分别对系统进行试验,分别进行短时傅里叶变换,统计t(l,k)在一定数值范围内时频单元块的个数,记做n1,以及这些时频单元块中满足|s1(l,k)|>>|s2(l,k)|并且|s1(l,k)|>>|s3(l,k)|的个数,记做n2;将延迟系数t(l,k)与目标声源的理想延迟时间δ1进行比较,为了较好地平衡干扰噪声的引入和目标信号的能量损失,当延迟系数t(l,k)在a2×δ1~a1×δ1的范围内时,目标信号在这些视频单元内占主导,对这一部分的时频单元的能量全部予以保留;当延迟系数t(l,k)在a3×δ1~a2×δ1的范围内时,目标信号在这些视频单元内仍然占据很大成分,对延迟系数t(l,k)在这一范围内的时频单元的能量进行部分保留;当延迟系数t(l。深圳自主可控麦克风阵列内容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。

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    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。

    所述稳压电源u4的5脚接地,所述电容c20的另一端接地,所述电容c21的另一端接地;所述稳压器u5的1脚连接所述电容c17的负极、所述电容c18的一端后接地,所述稳压器u5的2脚连接所述电容c17的正极、所述电容c18的另一端后接入电源,所述稳压器u5的3脚接入电源;所述音频转换模块包括音频解码器和音频接口,所述语音增强模块包括数字信号处理器;所述语音增强模块通过所述数字信号处理器芯片的i2c接口向所述音频解码器发送控制信号,通过所述数字信号处理器芯片的mcasp接口连接所述音频解码器,交换数字音频信号的数据;所述翻译模块包括两个模式:普通模式和噪声模式;所述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,不启动所述声音采集模块、所述音频转换模块、所述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;所述噪声模式下,启动针对多个竞争声源的去噪功能,通过所述声音采集模块采集的声音信号经过所述音频转换模块、语音增强模块中的去噪、语音增强后,进行实时翻译流程;所述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。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。

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    这涉及了语音交互用户场景的变化,当用户从手机切换到类似Echo智能音箱或者机器人的时候,实际上麦克风面临的环境就完全变了,这就如同两个人窃窃私语和大声嘶喊的区别。前几年,语音交互应用为普遍的就是以Siri为的智能手机,这个场景一般都是采用单麦克风系统。单麦克风系统可以在低噪声、无混响、距离声源很近的情况下获得符合语音识别需求的声音信号。但是,若声源距离麦克风距离较远,并且真实环境存在大量的噪声、多径反射和混响,导致拾取信号的质量下降,这会严重影响语音识别率。而且,单麦克风接收的信号,是由多个声源和环境噪声叠加的,很难实现各个声源的分离。这样就无法实现声源定位和分离,这很重要,因为还有一类声音的叠加并非噪声,但是在语音识别中也要抑制,就是人声的干扰,语音识别显然不能同时识别两个以上的声音。显然,当语音交互的场景过渡到以Echo、机器人或者汽车为主要场景的时候,单麦克风的局限就凸显出来。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。麦克风阵列由一组按一定几何结构(常用线形、环形)摆放的麦克风组成,对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理。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。深圳自主可控麦克风阵列内容

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。深圳自主可控麦克风阵列内容

    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。深圳自主可控麦克风阵列内容

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