河北新一代麦克风阵列供应

    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”。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。河北新一代麦克风阵列供应

    通过声音采集模块中的双麦克风结构的麦克风阵列、信号放大电路、带通滤波器实现针对多竞争声源的去噪功能，同时利用语音增强模块中的语音增强算法实现语音信号的去噪和增强处理；在本发明的技术方案中，通过双麦克风即可实现声音信号采集，采用极少的电器元件即可准确的在竞争声源中识别竞争声源，确保了本发明技术方案中的翻译设备的硬件体积更小，使本产品适于用户随身携带使用，更具实用性；通过语音增强算法实现了在收到混合声音的20ms内即可识别出干净的目标声源，确保了实时去噪的功能的实现，使本发明的技术方案适用于不同的同声翻译应用场景。说明为本发明的语音转文字及同声翻译系统的系统组成框；为本发明中的声音采集模块的结构框；本发明中的麦克风与声源位置的实施例；为本发明实施例中的一级放大电路的电路结构；本发明实施例中的二级放大电路和带通滤波器的电路结构；本发明实施例中的电源管理电路的电路结构。具体实施方式，本发明一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其包括：声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块、翻译模块；声音采集模块智能地选取目标声源。广西光纤数据麦克风阵列供应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！

    语音识别技术领域，具体为一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统。背景技术：在现在的国际化背景下，我们与国际友人沟通的契机越来越多，然而不同国籍的人的母语不同，不同的语言是沟通中的一个巨大障碍；尽管翻译软件、同声翻译软件都已经出现，但是在嘈杂环境中，因为竞争声源的存在，低信噪比(snr)的声源使得语音转文字的效果、同声翻译软件的翻译效果一直不是很理想。国内已经有了一些相关的发明、以及相关的应用软件。在前端去噪方面，该方法构建了一个基于时频掩蔽的mvdr波束形成器；由于该方法采用的四元麦克风阵列的硬件电路比较复杂，占用空间大，因此并没有小型化和便携性设备产生，在同声翻译领域的实际应用中是有限制的。该方法以传统的双麦克风波束形成法为基础，通过对前向的目标信号进行估算以及维纳滤波，获得增强的语音信号，但是若环境中存在多个竞争性语音噪声，该方法的性能将无法保证。目前市面上已有的语音识别app。

    干扰噪声源1、干扰噪声源2...干扰噪声源num-1偏离正向的角度为θ2、θ3...θnum；本实施例中，num取值为3，即有两个竞争声源，则mic1采到的目标声源、干扰噪声源1、干扰噪声源2分别记作s1(n)、s2(n)和s3(n)；则：前向麦克风mic1采集到的混合信号m1(n)为：m1(n)＝s1(n)+s2(n)+s3(n)其中：s1(n)、s2(n)、s3(n)分别为通过麦克风mic1采集到的目标声源、干扰噪声源1、干扰噪声源2发出的声音信号；因为前向麦克风mic1更接近目标声源s1，所以麦克风mic2采集到的信号相对于前向麦克风mic1采集到的信号会有一定的延迟，则根据关系，可得麦克风mic2采集到的混合信号m2(n)：其中，d为前向麦克风mic1和麦克风mic2之间的距离，本实施例中d的取值为15mm；c为声速，fs为采样频率；对时域信号进行分帧、加窗后再进行时频变换可得m1(l,k)和m2(l,k)：如果在混合信号的一个时频单元内，当目标信号的能量占了主导，即在这个时频单元内存在如下关系：|s1(l,k)|＞＞|s2(l,k)|并且|s1(l,k)|＞＞|s3(l,k)|式中：l和k分别是频率点和时间窗的序号；则此混合信号的一个时频单元内，目标声源的信号占主导时，混合信号与目标信号的关系可以近似表示为：其中，δ1为目标声源的理想延迟时间。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。

    )可以认为是麦克风阵列上所有麦克风对的信号两两做基于相位变换的广义互相关并求和：()=其中k、l第k、l个麦克风，表示相位变换的权重，τ()表示从声音从位置x到达第k个麦克风的时间。式中将定义为组合加权函数：考虑到计算()所涉及的对称性，并去掉一些固定能量项，则()随x变化的部分为：=因而，为了简化计算可以替换为：=4.在整个房间内进行全局搜索，利用随机区域收缩算法(src)得到能量大的坐标点y。随机区域收缩算法的基本思想是，在所给定的初始值中随机找出一个n维的矩阵，在顺序过程中，逐步缩小范围，直到达到足够小的范围，找出峰值。从而计算出定位坐标点。随机区域收缩算法的过程如下：1）先定义i为迭代的次数，表示第i次迭代时随机抽取的点数，表示下一代的子搜索空间中包含的点数，表示下一代子搜索空间。定义每计算一次便记为一次，表示第i次迭代后的次数，表示停止值，φ表示大被允许计算的次数。表示新的子搜索空间的边界；2）初始化迭代次数i=0；3）设置初始参数：、，；4）计算中所有的值；5）整理出，使得≪；6）根据收缩当前的搜索空间，更新搜索空间和新的区域边界；7）如果，或者并且，则确定该点坐标位置，保存结果并输出；8）如果只有，则舍弃结果。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。云南无限麦克风阵列特征

由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。河北新一代麦克风阵列供应

    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。河北新一代麦克风阵列供应

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