天津光纤数据麦克风阵列内容

    )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。受使用时长及室内复杂环境等多种因素的影响，导致麦克风阵列接收信号的频率响应特性与理论值存在较大偏差。天津光纤数据麦克风阵列内容

    语音转写产品虽然能很好的识别单目标声源的人声并进行转写，但是一旦出现竞争性声源，则无法辨别目标声源，竞争声源的存在导致对目标声源的识别便产生紊乱，无法进行语音到文字的转写和翻译。技术实现要素：为了解决现有同声翻译设备中存在的竞争性声源中辨别目标声源困难、设备体积过大不易携带的问题，本发明提供一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其可以智能识别目标声源，去除或降低竞争性噪声，对目标声源进行语音增强后进行语音到文字的转写和翻译，且设备体积较小容易携带。本发明的技术方案是这样的：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；所述声音采集模块智能地选取目标声源，将数据送入所述音频转换模块，进行模拟语音数据和数字语音数据之间的转换；所述语音增强模块通过数字信号处理器向所述音频转换模块中的音频编解码芯片发送控制信号，将所述音频转换模块传输过来的语音信号进行处理及其控制语音信号的传输；处理过的数字语音信号送入所述翻译模块，按照用户选择的目标语言进行实时翻译。天津光纤数据麦克风阵列内容对麦克风阵列频率响应的校准对于室内移动声源定位精度的进一步提升具有重要意义。

    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。

    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。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。

    供电装置为音频采集装置、视频采集装置和无线模块供电，便携式操作终端和无线模块无线电连接。本实施例的便携式可视化麦克风阵列装置，包括包体1、印刷电路板2、音频采集装置3、视频采集装置4、wifi模块5、电池6和便携式平板电脑7；包体的正面开有图像出孔8，在图像出孔8的位置安置一透光挡片9，用来防止灰尘弄脏镜头；包体1内缝制一夹层布料10，夹层布料10的下方开有一排线穿孔13，夹层布料10略带弹性，夹层布料10的长度和印刷电路板2的长度相同，夹层布料10的宽度和印刷电路板2的宽度相同，夹层布料10中心点和图像出孔8位置一致，以便于印刷电路板2能准确插放到合适位置；印刷电路板2正中心处开有视频采集装置安装孔11，视频采集装置4的镜头穿过视频采集装置安装孔11，再通过螺母和螺栓配合，安装到印刷电路板2背面；音频采集装置3焊接在印刷电路板2背面，在焊接音频采集装置3的位置开有声音出孔12；wifi模块5通过排线穿过夹层布料10上的排线穿孔13和印刷电路板2电连接，音频采集装置3将采集到的音频信号输出到wifi模块5，视频采集装置将采集到的视频信号输出到wifi模块5；wifi模块5选取raspberrypi4b作为主板。便携式可视化麦克风阵列装置可以被附接安装到无人机。深圳量子麦克风阵列内容

差分麦克风阵列阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向。天津光纤数据麦克风阵列内容

    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。天津光纤数据麦克风阵列内容

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