浙江信息化麦克风阵列设计

    在握手阶段完成之后，进入实时通信阶段，此时客户端可以主动上传数据以及结束标识，之后即可接收转写结果。实时转写时，向服务端发送二进制的音频数据，音频发送的时间间隔为15秒。在完成音频数据发送之后，需发送内容为{“end”:true}的binarymessage到服务端表示发送结束；在此之后服务端将转写的文字结果返回到翻译模块。使用实时语音转写功能时，转写的文本会显示在源语言的文本框内。实时翻译模块的编写基于百度ai开放平台的通用翻译的机器翻译实现，翻译模块通过调用机器翻译的api，将所需翻译的内容以及目标语种传送给百度翻译引擎，即可获得所需的翻译结果。具体实现时，通过get或post发送字符串来访问所需服务；实时翻译模块确保大小在6000bytes以内的文本翻译的准确性，文本的编码为utf-8编码，翻译的结果为json格式。完成实时翻译功能后，翻译的文本将显示在目标语言的文本框内。语音合成模块的语音合成功能基于百度ai开放平台的语音合成技术实现；基于http请求的restapi接口，将小于1024字节的文本转化为mp3、pcm(8k和16k)、wav(16k)格式的可播放的音频文件后，调用手机内的播放软件进行实时播放。本发明的技术方案中。麦克风阵列，是一组位于空间不同位置的全向麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列。浙江信息化麦克风阵列设计

    语音识别技术领域，具体为一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统。背景技术：在现在的国际化背景下，我们与国际友人沟通的契机越来越多，然而不同国籍的人的母语不同，不同的语言是沟通中的一个巨大障碍；尽管翻译软件、同声翻译软件都已经出现，但是在嘈杂环境中，因为竞争声源的存在，低信噪比(snr)的声源使得语音转文字的效果、同声翻译软件的翻译效果一直不是很理想。国内已经有了一些相关的发明、以及相关的应用软件。在前端去噪方面，该方法构建了一个基于时频掩蔽的mvdr波束形成器；由于该方法采用的四元麦克风阵列的硬件电路比较复杂，占用空间大，因此并没有小型化和便携性设备产生，在同声翻译领域的实际应用中是有限制的。该方法以传统的双麦克风波束形成法为基础，通过对前向的目标信号进行估算以及维纳滤波，获得增强的语音信号，但是若环境中存在多个竞争性语音噪声，该方法的性能将无法保证。目前市面上已有的语音识别app。广西无限麦克风阵列特征阵列的维度、阵元的个数、阵元间距都会影响麦克风阵列定位算法的定位精度与运算速度。

    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。

    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。为什么需要麦克风阵列？

    升压转换器u3的9脚、10脚、电容c14的一端、电容c15的正极、电容c16的一端、电感l2的一端、电感l1的另一端互相连接，电容c14的另一端、电容c15的负极、电容c16的另一端互相连接后接地，所述电感l2的另一端连接开关j2的3脚，开关j2的2脚连接插座j1的2脚，插座j1的1脚接地；稳压电源u4的1脚连接电容c19的一端后接入电源，稳压电源u4的2脚连接电容c19的另一端后接地，稳压电源u4的3脚连接电容c20的一端后接入电源，稳压电源u4的4脚连接电容c21的一端后接入电源，稳压电源u4的5脚接地，电容c20的另一端接地，电容c21的另一端接地；稳压器u5的1脚连接电容c17的负极、电容c18的一端后接地，稳压器u5的2脚连接电容c17的正极、电容c18的另一端后接入电源，稳压器u5的3脚接入电源；本实施例中，电源管理电路主要是提供系统所需的，5v以及正负12v电压；系统的输入电源由，升压转换器u3采用tps61230芯片实现，将电压升压至5v，给音频转换模块、语音增强模块供电；稳压器u5使用型号为，其将5v电压转至，给麦克风阵列供电；稳压电源u4使用型号为nr5d12的稳压电源实现，其将5v为±12v，为线放芯片和功放芯片供电；本发明的实施例中，在芯片对电压转换完成以后。一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。浙江信息化麦克风阵列设计

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。浙江信息化麦克风阵列设计

    基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势麦克风阵列作为实现智能语音的必备硬件，可以说是人工智能感知的硬件基础。因此，麦克风阵列的布局，将深深影响人工智能产品的生态布局。首先，众所周知的是，谷歌是以生态见长的公司。比如，Android构建了整个移动互联网的生态基础。在谷歌从移动互联网向AI转型的时候，提出了“AIFirst”的口号，并推出了开源深度学习系统TensorFlow，这个系统被认为是人工智能领域的Android。那么，谷歌为什么在如此重视AI战略的时候，推出这款GoogleHome的智能家居产品，并且采用双麦克的方案呢？相信对于谷歌这样的公司，成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因。据业内人士分析，关键的就是上面提到的的适用性和落地的便捷性，可能让谷歌后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链，而非只打造一款爆款产品。现在做GoogleHome智能音响，以后也可能做电视、汽车等等，所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案。多麦克阵列对外观和结构的严苛要求，使得该方案的应用场景极为有限，不具备的适用性，以Google的远大抱负，显然会选择适应性更强的双麦克方案。目前，谷歌明确表示会部分开放对接的子系统。浙江信息化麦克风阵列设计

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