浙江自主可控麦克风阵列

    包括：/n该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘组成；/n该键盘内置麦克风阵列；/n该键盘触摸屏虚拟键盘上映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号；/n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，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘。/n【技术特征摘要】1.一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘，其特征在于，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；该键盘触摸屏虚拟键盘上映射希腊字母、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，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘。提供了一种便携式可视化麦克风阵列。浙江自主可控麦克风阵列

    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。四川新一代麦克风阵列设计麦克风阵列的兴起得益于语音交互的市场火热，主要解决远距离语音识别的问题，保证真实场景下的语音识别率。

    为本发明实施例不同麦克风阵列阵型定位效果；为本发明实施例阵列不同阵元间距定位效果；为本发明实施例三维正交阵阵元间距10cm时定位误差与计算量；为本发明实施例基于多通道低通滤波与多通道自适应滤波融合的srp-phat定位系统示意；为本发明实施例滤波前麦克风频率响应对比；为本发明实施例滤波后麦克风频率响应对比图。具体实施方式下面结合实施例对本发明作进一步的阐述。实施例：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，是先设置一个麦克风阵列室内说话人定位系统，该系统由三个模块组成：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。（1）麦克风阵列拓扑结构分析模块：为了探究不同阵列拓扑结构对定位结果的影响，本例采用控制变量法对麦克风阵列中：阵列维度、阵元间距及阵元个数进行变量调整，以构成不同拓扑结构的麦克风阵列。从一维线阵、二维t型阵、三维正交阵三种不同拓扑结构阵型展开分析，所示误差分析表明三维正交阵的拓扑结构较其它两种阵型具有更优的定位性能，并示出该阵型下阵元个数的推荐择。在阵列维度的阵元个数确定的情况下对阵元间距的分析。

    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。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。

    现在的口径还是较大，声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距，但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个麦克风其实并非成本问题，而是ID设计的考虑。实际上，借鉴雷达领域的合成孔径方法，麦克风阵列可以做的更小，而且这种方法已经在领域成熟验证，移植到消费领域只是时间问题。还有一个趋势是麦克风阵列的低成本化，当前无论是2个麦克风还是4、6个麦克风阵列，成本都是比较高的，这影响了麦克风阵列的普及。低成本化不是简单的更换芯片器件，而是整个结构的重新设计，包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下，并非2个麦克风的阵列成本就便宜，实际上2个和4个麦克风阵列的相差不大，2个麦克风阵列的成本也要在60元左右，但是这还不包含进行回声抵消的硬件成本，若综合比较，实际上成本相差不大。特别是今年由于新技术的应用，多麦克风阵列的成本下降非常明显。再多说一个趋势就是多人声的处理和识别，其中典型的是鸡尾酒会效应，人的耳朵可以在嘈杂的环境中分辨想要的声音，并且能够同时识别多人说话的声音。现在的麦克风阵列和语音识别还都是单人识别模式，距离多人识别的目标还很远。前面提到了现在的算法思想主要是“抑制”，而不是“利用”。而且音频采集装置为4×12的麦克风阵列，单个麦克风为底部出孔的mems麦克风。四川新一代麦克风阵列设计

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！浙江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。浙江自主可控麦克风阵列

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