浙江无限麦克风阵列介绍

    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。分布式麦克风阵列：客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。浙江无限麦克风阵列介绍

    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，是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置，采集到的信号包含了其空间位置信息。根据声源和麦克风阵列之间距离的远近，可将阵列分为近场模型和远场模型。根据麦克风阵列的拓扑结构，则可分为线性阵列、平面阵列、体阵列等。(1)近场模型和远场模型声波是纵波，即媒质中质点沿传播方向运动的波。声波是一种振动波，声源发声振动后，声源四周的媒质跟着振动，声波随着媒质向四周扩散，所以是球面波。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。近场模型将声波看成球面波，它考虑麦克风阵元接收信号间的幅度差;远场模型则将声波看成平面波，它忽略各阵元接收信号间的幅度差，近似认为各接收信号之间是简单的时延关系。显然远场模型是对实际模型的简化，极大地简化了处理难度。一般语音增强方法就是基于远场模型。近场模型和远场模型的划分没有的标准，一般认为声源离麦克风阵列中心参考点的距离远大于信号波长时为远场;反之，则为近场。设均匀线性阵列相邻阵元之间的距离(又称阵列孔径)为d，声源高频率语音的波长(即声源的小波长)为λmin。福建光纤数据麦克风阵列特征由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。

    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。

    还有个重要的虚警率指标，稍微有点声音就乱识别也不行，另外还要考虑阈值的影响，这都是麦克风阵列技术中的陷阱。麦克风阵列的关键技术消费级的麦克风阵列主要面临环境噪声、房间混响、人声叠加、模型噪声、阵列结构等问题，若使用到语音识别场景，还要考虑针对语音识别的优化和匹配等问题。为了解决上述问题，特别是在消费领域的垂直场景应用环境中，关键技术就显得尤为重要。噪声抑制：语音识别倒不需要完全去除噪声，相对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除。这里说的噪声一般指环境噪声，比如空调噪声，这类噪声通常不具有空间指向性，能量也不是特别大，不会掩盖正常的语音，只是影响了语音的清晰度和可懂度。这种方法不适合强噪声环境下的处理，但是应付日常场景的语音交互足够了。混响消除：混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素，混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果。我们知道，当声源停止发声后，声波在房间内要经过多次反射和吸收，似乎若干个声波混合持续一段时间，这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处理，比如互相关函数或者波束主瓣，降低测向精度。回声抵消：严格来说，这里不应该叫回声，应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念。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。

    比如分布式阵列。多个麦克风阵列之间的成本差异现在正在变小，估计明年的成本就会相差不大。这是趋势，新兴的市场刚开始成本必然偏高，但随着技术进步和规模扩张，成本会快速走低，因此新兴产品在研发阶段倒是不需要太过纠结成本问题，用户体验才是的关键。（作者：陈孝良）看法观点：根据麦克风数量不同，麦克风阵列具有不同的特点。行业采用的以双麦克居多，比如几乎所有中手机都采用双麦克降噪技术来提升通话效果。四麦克、六麦克、八麦克线性阵列和环形阵列在行业内也有应用，但还远远达不到双麦克应用的数量级。首先，双麦克和多麦克阵列的一个重要区别，是成本的不同。显然，双麦克的成本相对多麦克低得多，除了可以直观观察到的麦克风数量不同之外，为了支持多麦克通道而必须具备的硬件电路、为了处理更多的信号数据而额外需要的计算能力，都使得成本体现较大的差异。所以我们看到两者的售价体现的极为明显，GoogleHome为129美元，AmazonEcho售价为，差价约50美元。值得注意的是，这两家的硬件产品的战略没有多大区别，都是硬件基本不赚钱。其次，双麦克和多麦克的技术路线区别较大。双麦克和多麦克采用的技术路线虽然有类似之处，但算法体系存在较大区别。显然。一个麦克风阵列室内定位系统：麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块、说话人定位算法模块！湖南新一代麦克风阵列服务标准

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。浙江无限麦克风阵列介绍

    与智能音箱、笔记本电脑等智能终端相比，节省了避免喇叭、风扇等震动单元声音干扰设计而带来的费用支出，键盘成为麦克风阵列的比较好载体。总之，需要对电脑键盘进行优化，将物理键盘与触摸屏虚拟键盘加以结合，并使手写板具备笔端的视觉反馈且支持MyScript交互墨水功能，改进桌面空间的利用效率，使双手可以在键盘、鼠标、手写触摸屏三者之间高效切换，本技术给出的技术方案成功解决了上述问题。技术实现思路本技术的主要目的在于，给出带触摸屏和麦克风阵列的内涵九宫格键盘及电子设备，解决现有技术中存在的问题，从而更加适于实用，获得更好的用户体验，且具有产业上的利用价值。依据本技术提出的带触摸屏和麦克风阵列的键盘，包括：该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘组成；该键盘内置麦克风阵列；该键盘电容触摸屏上映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号；该键盘的物理键盘在QWERTYUIOP和ZXCVBNM这两行键的字符键位中，每行至少以一个特殊键替换标准键，使三行字符键对齐，获得字符键位的至少3乘3对齐排列，实现单键区键盘内涵九宫格键盘，数字小键盘映射到内涵九宫格键区上，BackSpace键左边的等号″＝″键不复用。浙江无限麦克风阵列介绍

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