重庆未来麦克风阵列服务标准

    视频采集装置的镜头从印刷电路板背面穿过其安装孔后正对包体正面的图像出孔，视频采集装置固定在印刷电路板背面，音频采集装置焊接在印刷电路板背面并与声音出孔相对应。可选的，图像出孔的大小与视频采集装置的镜头大小相同，且图像出孔处粘贴有透光挡片，以防止灰尘污染镜头。可选的，包体内设有一夹层布料，印刷电路板设置在夹层布料与包体正面形成的夹层中，保证视频采集装置的镜头与包体正面的图像出孔对准重合；夹层布料上还设有一排线穿孔，无线模块通过排线穿过排线穿孔与印刷电路板上的视频采集装置和音频采集装置电连接。可选的，包体背面与夹层布料之间还填充有吸音材料。可选的，包体的正面材料选择透音性能好的织物材料。可选的，视频采集装置为高清的摄像机。可选的，无线模块为wifi模块。可选的，便携式操作终端为带windows7操作系统的平板电脑。可选的，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。有益效果：与现有技术相比，本实用新型将可视化麦克风整列巧妙的伪装到常用的手提包中，整体外观与一般手提包无明显差别，携带方便；使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列，即操作方便，又不易于暴露。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。重庆未来麦克风阵列服务标准

    2)测量一对麦克风同步采集信号相位差ΔΦ，根据频率f和声传播速度C0得到这一对麦克风的位置间隔：经过计算及试验验证，相位法分析麦克风相对位置差的精度要比互相关法分析的精度高。通过算法控制，麦克风阵列在搜索到讲话者的位置之后可以将波束指向当前的讲话者。麦克风阵列这种极强的智能指向性功能可以降低周边环境噪声及回声的影响。使用单麦克风与采用波束形成技术麦克风阵列接收讲话者声音效果的对比.阵列指向性由于麦克风阵列的输出信号中包含比单只麦克风更低的噪声和回声成份，所以其固有噪声抑制能力要远高于单只麦克风。麦克风阵列在1000Hz的典型指向性波束。其指向性要远好于任一款价格昂贵的高性能超心形麦克风。麦克风阵列在1000Hz的典型指向性波束.指向性指数另一个表证波束的参数是指向性指数。指向性指数D表征的是麦克风阵列主响应轴(波束轴线)检测到的声源信号与需要屏蔽的各种噪声与回声信号的比值。其中：P(f,φ,θ)：声源信号之声能ρ0：与参考点的平均距离)(φT,θT)：与参考声轴的角度作为频率函数的麦克风阵列指向性。重庆未来麦克风阵列服务标准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。

    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。

    所述翻译模块通过实时语音转写接口与翻译引擎通信实现实时翻译，其流程包括：a1：通过读转写模块建立与翻译引擎的通信；a2：通信建立后，通过读转写模块基于客户选择的源语言、目标语言、口音参数，将传入的声音信号转换成文本数据；a3：将所述文本数据通过实时翻译模块传给所述翻译引擎进行翻译，得到目标语言的文本信息后，传送给结果确认模块；a4：所述结果确认模块按照用户的预设的翻译结果确认方式，将所述目标语言的文本信息以文本的形式显示给用户，或者将得到的所述目标语言的文本信息通过语音合成模块转换为音频数据后，通过播放软件将所述音频数据实时播放给用户；所述翻译模块单独安装在移动设备上，在所述普通模式下，基于其所在移动设备的声音采集模块采集目标声源的声信号；步骤s3中，所述延迟系数t(l,k)的计算方法包括如下步骤：b1：设目标声源存在竞争性语音噪声：干扰噪声源1、干扰噪声源2...干扰噪声源num-1，其中，num取值为自然数，所述目标声源偏离正向的角度为θ1，所述干扰噪声源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；则：所述前向麦克风mic1采集到的混合信号m1(n)为：m1(n)＝s1(n)+s2(n)+s3(n)+...+snum(n)其中：s1。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。

    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。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。重庆未来麦克风阵列服务标准

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。重庆未来麦克风阵列服务标准

    在握手阶段完成之后，进入实时通信阶段，此时客户端可以主动上传数据以及结束标识，之后即可接收转写结果。实时转写时，向服务端发送二进制的音频数据，音频发送的时间间隔为15秒。在完成音频数据发送之后，需发送内容为{“end”:true}的binarymessage到服务端表示发送结束；在此之后服务端将转写的文字结果返回到翻译模块。使用实时语音转写功能时，转写的文本会显示在源语言的文本框内。实时翻译模块的编写基于百度ai开放平台的通用翻译的机器翻译实现，翻译模块通过调用机器翻译的api，将所需翻译的内容以及目标语种传送给百度翻译引擎，即可获得所需的翻译结果。具体实现时，通过get或post发送字符串来访问所需服务；实时翻译模块确保大小在6000bytes以内的文本翻译的准确性，文本的编码为utf-8编码，翻译的结果为json格式。完成实时翻译功能后，翻译的文本将显示在目标语言的文本框内。语音合成模块的语音合成功能基于百度ai开放平台的语音合成技术实现；基于http请求的restapi接口，将小于1024字节的文本转化为mp3、pcm(8k和16k)、wav(16k)格式的可播放的音频文件后，调用手机内的播放软件进行实时播放。本发明的技术方案中。重庆未来麦克风阵列服务标准

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