河北自主可控麦克风阵列特征

    并且对接收到的声信号有很严格的要求，因此很难用于实际的语音声源定位系统；3.基于大输出功率的可控波束成型的方法，该方法已成为目前为流行的声源定位算法之一，这种算法在高混响下有很好的鲁棒性，而且定位精度高。此外，单通道语音增强方法很难抑制方向性干扰及进行降噪处理，因此多通道语音增强与处理必须采用远场波束形成方法，同时考虑不同的麦克阵拓扑，提升阵列的空间滤波效果。根据阵列信号处理理论可知，阵元的优化摆放对阵列处理系统性能具有重要影响。麦克风阵列拓扑结构可分为三类：一维阵列（如嵌套线型阵列、等间距线型阵列等线阵），二维阵列（如圆型阵列、方型阵列等平面阵），三维阵列（如星型阵列、球型阵列等立体阵）。当阵列拓扑结构不同时，例如阵列的维度、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。在实际的空间定位过程中，一维和二维的阵列定位效果并不好，因此研究合理的三维阵列拓扑结构具有实际性的意义。目前，基于麦克风阵列的室内移动声源定位研究均在麦克风阵列接收信号频率响应保持高度一致性的假设下进行。但是，在实际测试中，由于麦克风的制造本身存在公差。麦克风阵列，麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列，是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置。河北自主可控麦克风阵列特征

    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。海南自主可控麦克风阵列特征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。

    以及纠错过程中双手在手写板/笔和键盘、鼠标之间频繁切换就成了用户痛点。台式机三区键盘的3＊3数字小键盘位于右边，适合右手使用，左撇子使用很不方便，当右手用鼠标，左手控制数字小键盘时，也很不方便。另外，台式机数字小键盘上缺少等号″＝″键，数值计算时，以Enter键替代等号″＝″键指令，但是在输入数学符号和数学公式时，Enter键执行的是回车换行的指令，并不能实现等号″＝″的符号输入和屏幕显示。数字小键盘上缺少纠错的BackSpace键，纠错时手指要跨越到字母键区敲击BackSpace键，降低了纠错效率。传统的手写板具有笔迹输入功能，不具备笔迹显示功能，缺少笔端的视觉反馈，用户在板上书写的笔迹不是在笔端显示，而是在显示屏上显示，这种笔屏分离的书写体验很差，不利于精细书写。带胆固醇液晶屏的可视手写板虽然可以显示手写笔迹，但不支持局部涂改，无法实现MyScript交互墨水的功能。数理化公式、逻辑框图、设计草图等比普通文字具有更复杂的结构，只有精细书写，软件才能保持较高的识别率。语音识别需要采用麦克风拾音，单麦克风只能近场拾音，双麦克风阵列可以实现远场拾音，并且具有定向拾音和降噪功能。由于键盘没有喇叭和风扇等震动单元。

    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)。使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列。

    9）在中找到一个子集，使得中的任意值要大于的平均值；10）类似于步骤3）和步骤4），在当前的搜索空间中随机选取个点，计算它们所对应的的值；11）将中的点放入子集中，并选取中值大的个点放入子集中，保存，放入下一次迭代时使用；12）令，进行下一次迭代，返回步骤5）。我们可以得到根据不同的定位精度需要、不同的麦克风个数需求与阵列大小，自行选择适用于自身实际场景的麦克风阵列。当说话人的语音经过室内环境所产生的声学信道传播，通过麦克风阵列的前置放大器进行接收，将接收到的各个麦克风信号进行基于多通道低通滤波与多通道自适应滤波的融合滤波，先由低通滤波器滤除掉说话人声信号以外的噪声，再由自适应滤波器校准接收信号的幅频特性，校准前后幅频特性，从而使定位效果更准确。声源与麦克风阵列的距离，是麦克风阵列孔径，是声源的工作波长。河北自主可控麦克风阵列特征

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。河北自主可控麦克风阵列特征

    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。河北自主可控麦克风阵列特征

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