福建电子类麦克风阵列服务标准

    对声信号m1(n)、m2(n)进行分帧与加窗之后，再进行时频变换即得到时频分布信号m1(l,k)和m2(l,k)，其中：l和k分别是频率点和时间窗的序号；s2：因为同一个声源的声信号到达两个麦克风mic1、mic2的时间存在延迟，计算延迟系数t(l,k)；s3：将所述延迟系数与所述目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，确定所述目标声源的能量所占成分；s4：基于所述延迟系数与所述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：s5：对目标声源对应的所述增强信号进行傅里叶反变换，然后利用重叠相加法，可以得到增强后的信号此时获得的信号中方向性的竞争语音噪声已经被抑制。其进一步特征在于：所述一级放大电路包括：放大器u1、电容c5、c6、c7、c8、电阻r5、r10，所述放大器u1的1脚连接所述电阻r10的一端，所述放大器u1的2脚连接所述电阻r10的另一端后接地，所述放大器u1的3脚和16脚分别连接所述电阻r5的两端，所述放大器u1的7脚、所述电容c8的负极、所述电容c6的一端连接后接入电源，所述电容c6的另一端、所述电容c5的一端连接后接地，所述放大器u1的8脚所述电容c7的正极、所述电容c5的另一端互相连接后接入电源。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。福建电子类麦克风阵列服务标准

    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。福建电子类麦克风阵列服务标准在室内布置合适的麦克风阵列，说话人发声，录下说话人的语音。

    k)在a3×δ1以下时，目标信号在这些视频单元内占据成分较低，则对延迟系数t(l,k)在这个范围内的时频单元中的能量进行舍弃；终设计了一个掩蔽权重矩阵，掩蔽权重b(l，k)的表达式为：其中，掩蔽矩阵b(l,k)的维度与m1、m2的维度相同，式中a1、a2、a3的取值范围是在0～1间的实数；综上，通过本发明技术方案获得的掩蔽矩阵会更好的保留原始信号，并且去除噪声。对于同声传译系统来说，可以更好的提升系统的精度。s5：对增强信号进行傅里叶反变换，然后利用重叠相加法，可以得到增强后的信号此时获得的信号中方向性的竞争语音噪声已经被抑制。本实施例选用dsp作为处理器来实现上述算法。数据传输协议为iis协议，一个采样周期内同时传输左右声道的数据，数据长度为16bit；本实施例的系统采样频率为16khz，每次传输的采样数据为左右声道各256点，dsp实际处理的数据由上次采集数据和本次采集数据拼接而成，音频处理的帧移为16ms，帧长为32ms。一级放大电路包括：放大器u1、电容c5、c6、c7、c8、电阻r5、r10，放大器u1的1脚连接电阻r10的一端，放大器u1的2脚连接电阻r10的另一端后接地，放大器u1的3脚和16脚分别连接电阻r5的两端。

    因此校对和纠错是必不可少的工作。与点阵数码笔相比，键盘输入+语音输入能提升作业数字化效率，然而现有的电脑键盘无法快速输入数理化公式以及常用的希腊字母、符号、几何证明符号、逻辑符号和函数运算符号。用鼠标点击特殊符号表的方式插入特殊符号虽然可行，但是输入效率太低，用户体验也不好，不能提升学生作业数字化的效率。电脑键盘通常分为三个键区：主键盘区，光标控制键区，3＊3数字小键盘区。主键盘区包含字符键和非字符键，字符键是指字母键、数字键、标点符号键，是尺寸相同的标准键；非字符键是指shift、ctrl、alt、Enter、Tab、Capslock等键，是尺寸不同的特殊键。随着人工智能技术在手写识别和语音识别领域取得突破，科大讯飞、微软给出了90％以上识别率的语音输入法，汉王科技、法国MyScript公司都给出了具有90％以上识别率的手写输入法，极大提升了数理化公式数字化输入效率，学生们可以更加自然流畅的语音+手写方式完成人机交互。尽管AI极大提升了语音识别和手写识别软件识别率，但不可能达到正确识别，键盘鼠标在纠错过程中依然发挥着不可替代的作用。另外，由于桌面空间有限，键盘、鼠标、手写板在桌面的空间分配。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。

    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。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。湖南移动麦克风阵列内容

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。福建电子类麦克风阵列服务标准

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