山西光纤数据麦克风阵列设计

    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。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，只能在末端方向适用于耳机通话等场合。山西光纤数据麦克风阵列设计

    能够保证近场环境下的语音识别率，而且成本要低很多。至于单麦语音识别的效果，可以体验下采用单麦识别算法的360儿童机器人。但是若想更好地去除部分噪声，可以选用2麦方案，但是这种方案比较折衷，主要优点就是ID设计简单，在通话模式（也就是给人听）情况下可以去除某个范围内的噪音。但是语音识别（也就是给机器听）的效果和单麦的效果却没有实质区别，成本相对也比较高，若再考虑语音交互终端必要的回声抵消功能，成本还要上升不少。2麦方案大的弊端还是声源定位的能力太差，因此大多是用在手机和耳机等设备上实现通话降噪的效果。这种降噪效果可以采用一个指向性麦克风（比如会议话筒）来模拟，这实际上就是2麦的Endfire结构，也就是1个麦克风通过原理设计模拟了2个麦克风的功能。指向性麦克风的不方便之处就是ID设计需要前后两个开孔，这很麻烦，例如叮咚1代音箱采用的就是这种指向性麦克风方案，因此采用了周边一圈的悬空设计。若希望产品能适应更多用户场景，则可以类似亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的麦克风阵列。这里简单给个参考，机器人一般4个麦克风就够了，音箱建议还是选用6个以上麦克风，至于汽车领域，好是选用其他结构形式的麦克风阵列。广西量子麦克风阵列基于麦克风阵列的室内移动声源定位研究均在麦克风阵列接收信号频率响应保持高度一致性的假设下进行。

    麦克风阵列，是一组位于空间不同位置的全向麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列，是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置，采集到的信号包含了其空间位置信息。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。根据麦克风阵列的拓扑结构，则可分为线性阵列、平面阵列、体阵列等。(1)近场模型和远场模型声波是纵波，即媒质中质点沿传播方向运动的波。声波是一种振动波，声源发声振动后，声源四周的媒质跟着振动，声波随着媒质向四周扩散，所以是球面波。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。近场模型将声波看成球面波，它考虑麦克风阵元接收信号间的幅度差;远场模型则将声波看成平面波，它忽略各阵元接收信号间的幅度差，近似认为各接收信号之间是简单的时延关系。显然远场模型是对实际模型的简化，极大地简化了处理难度。一般语音增强方法就是基于远场模型。近场模型和远场模型的划分没有的标准，一般认为声源离麦克风阵列中心参考点的距离远大于信号波长时为远场;反之，则为近场。设均匀线性阵列相邻阵元之间的距离(又称阵列孔径)为d，声源高频率语音的波长(即声源的小波长)为λmin。

    基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势麦克风阵列作为实现智能语音的必备硬件，可以说是人工智能感知的硬件基础。因此，麦克风阵列的布局，将深深影响人工智能产品的生态布局。首先，众所周知的是，谷歌是以生态见长的公司。比如，Android构建了整个移动互联网的生态基础。在谷歌从移动互联网向AI转型的时候，提出了“AIFirst”的口号，并推出了开源深度学习系统TensorFlow，这个系统被认为是人工智能领域的Android。那么，谷歌为什么在如此重视AI战略的时候，推出这款GoogleHome的智能家居产品，并且采用双麦克的方案呢？相信对于谷歌这样的公司，成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因。据业内人士分析，关键的就是上面提到的的适用性和落地的便捷性，可能让谷歌后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链，而非只打造一款爆款产品。现在做GoogleHome智能音响，以后也可能做电视、汽车等等，所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案。多麦克阵列对外观和结构的严苛要求，使得该方案的应用场景极为有限，不具备的适用性，以Google的远大抱负，显然会选择适应性更强的双麦克方案。目前，谷歌明确表示会部分开放对接的子系统。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。

    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。由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列。江西量子麦克风阵列供应

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。山西光纤数据麦克风阵列设计

    放大器u1的7脚、电容c8的负极、电容c6的一端连接后接入电源，电容c6的另一端、电容c5的一端连接后接地，放大器u1的8脚电容c7的正极、电容c5的另一端互相连接后接入电源，电容c7的负极连接电容c8的正极；本实施例中，一级放大电路选用具有低噪声系数，高线性度等优点的型号为ad624的仪表放大器芯片实现，该芯片是高分辨率信号采集系统的理想器件；其放大功能主要是在其rg1和rg2引脚串联一个电阻来调节电路的放大倍数，本实施例中的一级放大电路的放大倍数为10倍；麦克风阵列连接放大器u1的1脚，将采集的声信号输入到一级放大电路。面向前向麦克风mic1的带通滤波器的电路和二级放大电路包括：放大器u2、电阻r1～r4、r6～r9、电容c1～c4，放大器u2的1脚与电阻r1的一端、电阻r3的一端、电阻r6的一端互相连接，放大器u2的2脚连接电阻r1的另一端、电阻r2的一端，电阻r2的另一端接地，放大器u2的3脚连接电阻r4的一端、电容c3的一端，电阻r4的另一端接地，电容c3的另一端连接电阻r3的另一端、电容c2的一端，电容c2的另一端连接放大器u1的9脚、10脚，放大器u2的5脚连接电容c4的一端、电阻r7的一端，放大器u2的6脚连接电阻r8的一端、电阻r9的一端，电阻r8的另一端接地。山西光纤数据麦克风阵列设计

深圳鱼亮科技有限公司是一家有着先进的发展理念，先进的管理经验，在发展过程中不断完善自己，要求自己，不断创新，时刻准备着迎接更多挑战的活力公司，在广东省等地区的通信产品中汇聚了大量的人脉以及**，在业界也收获了很多良好的评价，这些都源自于自身不努力和大家共同进步的结果，这些评价对我们而言是比较好的前进动力，也促使我们在以后的道路上保持奋发图强、一往无前的进取创新精神，努力把公司发展战略推向一个新高度，在全体员工共同努力之下，全力拼搏将共同深圳鱼亮科技供应和您一起携手走向更好的未来，创造更有价值的产品，我们将以更好的状态，更认真的态度，更饱满的精力去创造，去拼搏，去努力，让我们一起更好更快的成长！