湖北自主可控麦克风阵列

    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。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。湖北自主可控麦克风阵列

    虽然语音识别准度得以提高；但实施成本、结构难度、生产安装等问题却接踵而来。但像空调、电视这类家电产品，它永远都是贴墙放，八个麦克风在实际应用上是多余的。双麦克技术在任何产品上均可自然适配。该人士称，双麦克风阵列的结构简单，成本低、容易实施、功耗低等特点让它更容易在家电产品中实现落地。相信在未来一段时间内，双麦克都将成为智能家居产品中的主流配置。不同应用场景下自由配置虽然双麦克有性价比和结构简单的种种优势，但并不能完全覆盖所有场景下的产品需求。比如，在机器人领域里，对声源定位的要求比较高，所以一般都会使用环形多麦克方案。这两年国内比较火的Rokid机器人就采用了8麦克的阵列。未来人工智能领域还需要更多适配的硬件，以满足不同智能产品的需求。因此，国内像科大讯飞、云知声等行业企业都相继推出了6+1麦克、4麦克阵列方案，满足智能音响、机器人领域的产品需求。从长远来看，麦克风阵列解决的只是感知这一块，更快的落地(双麦克更有优势)、更多种的形态(双麦克和多麦克阵列可配置)，是建设人工智能生态的步。湖北自主可控麦克风阵列麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成，对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。

    本实用新型技术提供一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备，其特征在于：内涵九宫格键盘与触摸屏虚拟键盘和麦克风阵列相结合，触摸屏虚拟键盘上映射数理化特殊符号，以触控方式取代鼠标点击特殊符号表，数理化公式手写识别软件与手写笔配合，在触摸屏上快速输入数理化公式，结合语音识别，实现高效的作业数字化。Keyboardandelectronicequipmentwithtouchscreenandmicrophonearray全部详细技术资料下载【技术实现步骤摘要】一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备本技术涉及电子设备及其配件，尤指一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及一种电子设备。技术介绍随着人工智能与在线教育的快速发展，AI自动批改作业，生成学生精细的知识图谱，为个性化自适应教学提供基础数据支撑，这将成为新的AI+教学的发展趋势，AI+教学模式有望实现真正的教育公平。作业数字化是AI自适应教学的基础，目前好未来、学霸君、松鼠AI等在线教育公司采用点阵数码笔实现作业数字化，但是点阵数码笔只是将学生手写作业的笔迹转换成数字化轨迹进行记录和保存，还需要通过手写识别软件对轨迹进行识别，才能实现作业数字化。手写笔迹数字化到作业数字化，中间必须经过笔迹识别，由于存在识别错误率。

    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。什么是麦克风阵列技术？

    混响是建筑声学中要重点考虑的问题演讲厅要短一些的混响时间，比如北京学术报告厅混响时间为1s交响乐则需要长一些的混响时间，比如上海音乐厅混响时间为，维也纳音乐厅为过大的混响会带来音素的交叠掩蔽现象，严重影响语音识别效果，尤其是远距离语音识别。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。线性麦克风阵列加性麦克风阵列(AdditiveMicrophoneArray)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、家电等场合差分麦克风阵列(DifferentialMicrophoneArray)阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向只能在末端方向适用于耳机通话等场合平面麦克风阵列平面麦克风阵列(PlanarMicrophoneArray)实现平面360度等效拾音麦克风个数越多，空间划分越精细，语音增强和降噪效果越好用于智能音箱和交互机器人上立体麦克风阵列立体阵列麦克风(3-DMicrophoneArray)真正实现全空间360度无损拾音解决了平面阵高俯仰角信号响应差的问题麦克风阵列发展趋势多传感器的融合。声学麦克风，光学麦克风，骨传导麦克风的多模态降噪。提高信噪比，以及适应不同的环境。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。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。湖北自主可控麦克风阵列

复杂的麦克风阵列主要应用于工业和**领域，消费领域考虑到成本会简化很多。湖北自主可控麦克风阵列

    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。湖北自主可控麦克风阵列

深圳鱼亮科技有限公司是一家集研发、制造、销售为一体的****，公司位于龙华街道清华社区建设东路青年创业园B栋3层12号，成立于2017-11-03。公司秉承着技术研发、客户优先的原则，为国内智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪的产品发展添砖加瓦。主要经营智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪等产品服务，现在公司拥有一支经验丰富的研发设计团队，对于产品研发和生产要求极为严格，完全按照行业标准研发和生产。深圳鱼亮科技有限公司研发团队不断紧跟智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪行业发展趋势，研发与改进新的产品，从而保证公司在新技术研发方面不断提升，确保公司产品符合行业标准和要求。智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪产品满足客户多方面的使用要求，让客户买的放心，用的称心，产品定位以经济实用为重心，公司真诚期待与您合作，相信有了您的支持我们会以昂扬的姿态不断前进、进步。