广州新一代麦克风阵列服务标准

    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。麦克风阵列一般来说有线形、环形和球形之分，严谨的应该说成一字、十字、平面、螺旋、球形及无规则阵列等。广州新一代麦克风阵列服务标准

    比如几个人围绕Echo谈话的时候，Echo只会识别其中一个人的声音。阵列增益：这个比较容易理解，主要是解决拾音距离的问题，若信号较小，语音识别同样不能保证，通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。模型匹配：这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配，语音交互是一个完整的信号链，从麦克风阵列开始的语音流不可能割裂的存在，必然需要模型匹配在一起。实际上，效果较好的语音交互麦克风阵列，通常是两套算法，一套内嵌于硬件实时处理，另外一套服务于云端匹配语音处理。由8个MIC组成的麦克风阵列麦克风阵列的技术趋势语音信号其实是不好处理的，我们知道信号处理大多基于平稳信号的假设，但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的，是典型的非平稳态过程。幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对稳定（语音分帧），因而可以将其看作是一个准稳态过程，也就是说语音信号具有短时平稳的特性，这才能用主流信号处理方法对其处理。从这点来看，麦克风阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限，也包括声学的非线性处理（现在基本忽略非线性效应），因此基础研究的突破才是未来的根本。另外一个趋势就是麦克风阵列的小型化，麦克风阵列受制于半波长理论的限制。广州新一代麦克风阵列服务标准一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。

    本发明涉及室内位置服务领域，具体是一种基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法。背景技术：语音是人们进行信息交流有效的方式之一。在利用数字音频技术的通信系统中，人们利用麦克风采集语音信号，对语音信号进行处理或存储，以应用于人机交互、视频会议、远程传输等。设是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，则在麦克风近场条件下，即当成立时，麦克风所采集的语音信号可以被认为无噪声干扰的信号，具有较高的话音质量。然而，在很多情况下，这一条件并不满足，如在人机交互、视频会议等场合，说话的人通常处于阵列远场。因此，在阵列远场的情况下，麦克风接收信号中将不可避免地混杂有较强的环境噪声、反射声、方向性干扰等，使拾取的语音信号质量降低。单通道语音无法做到准确的声源定位与，因此声源定位与的算法一般针对多通道语音而言。常用的多通道声源定位技术有三类：1.基于声达时间差的方法，该方法是在较低信噪比和较强混响条件下，现有的时延估计方法误差都较大，此外，这类定位方法适合于单个声源，很难用于多声源定位；2.基于辨谱估计的方法，该方法能做到定向，在精细定位上精度很差。

    所述升压转换器u3的3脚、4脚连接后与所述电阻r11的一端、所述电阻r12的一端、所述电容c13的一端、所述电容c9的一端、所述电容c10的一端、所述电容c11的一端连接后接入到电源，所述升压转换器u3的5脚连接所述电阻r11的另一端，所述电容c9的另一端、所述电容c10的另一端、所述电容c11的另一端互相连接后接地；所述升压转换器u3的6脚连接所述电容c12的一端，所述电容c12的另一端连接所述电阻r13的一端后接地，所述升压转换器u3的7脚、所述电阻r13的另一端、所述电阻r12的另一端、所述电容c13的另一端互相连接，所述升压转换器u3的9脚、10脚、所述电容c14的一端、所述电容c15的正极、所述电容c16的一端、所述电感l2的一端、所述电感l1的另一端互相连接，所述电容c14的另一端、所述电容c15的负极、所述电容c16的另一端互相连接后接地，所述电感l2的另一端连接所述开关j2的3脚，所述开关j2的2脚连接所述插座j1的2脚，所述插座j1的1脚接地；所述稳压电源u4的1脚连接所述电容c19的一端后接入电源，所述稳压电源u4的2脚连接所述电容c19的另一端后接地，所述稳压电源u4的3脚连接所述电容c20的一端后接入电源，所述稳压电源u4的4脚连接所述电容c21的一端后接入电源。线性麦克风阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向，可调结构简单、方便布局，适用于车载、家电等场合。

    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。根据声源和麦克风阵列距离的远近，可将声场模型分为两种：近场模型和远场模型。山东无限麦克风阵列供应

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。广州新一代麦克风阵列服务标准

    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。广州新一代麦克风阵列服务标准

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