江西光纤数据麦克风阵列特征

    音频转换模块包括音频解码器和，语音增强模块基于数字信号处理器dsp实现；语音增强模块通过数字信号处理器芯片的i2c接口向音频解码器发送控制信号，通过数字信号处理器芯片的mcasp接口连接音频解码器，交换数字音频信号的数据。语音增强模块中通过预先植入的语音增强算法对音频转换模块传入的声信号进行增强处理；语音增强算法包括以下步骤：s1：定义麦克风阵列中与目标声源s1接近的麦克风为前向麦克风mic1，其采集到的声信号为m1(n)，另一个麦克风mic2采集到的声信号为m2(n)；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频域信号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：将延迟系数与目标声源的理想延迟时间δ1进行比较，确定目标声源的能量所占成分；延迟系数t(l,k)的计算方法包括如下步骤：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；目标声源偏离正向的角度为θ1，θ1的值为0°或非常接近0°。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。江西光纤数据麦克风阵列特征

    所述稳压电源u4的5脚接地，所述电容c20的另一端接地，所述电容c21的另一端接地；所述稳压器u5的1脚连接所述电容c17的负极、所述电容c18的一端后接地，所述稳压器u5的2脚连接所述电容c17的正极、所述电容c18的另一端后接入电源，所述稳压器u5的3脚接入电源；所述音频转换模块包括音频解码器和音频接口，所述语音增强模块包括数字信号处理器；所述语音增强模块通过所述数字信号处理器芯片的i2c接口向所述音频解码器发送控制信号，通过所述数字信号处理器芯片的mcasp接口连接所述音频解码器，交换数字音频信号的数据；所述翻译模块包括两个模式：普通模式和噪声模式；所述普通模式适用于环境噪音小、只有一个目标声源的情况，此模式下进行同声翻译时，不启动所述声音采集模块、所述音频转换模块、所述语音增强模块中针对多个竞争声源的去噪功能，采集到的声音信号直接进行数模转换后进行实时翻译流程；所述噪声模式下，启动针对多个竞争声源的去噪功能，通过所述声音采集模块采集的声音信号经过所述音频转换模块、语音增强模块中的去噪、语音增强后，进行实时翻译流程；所述翻译模块中对于翻译后的结果的确认方式，支持通过文本显示和语音播放两种形式通知给用户。河北量子麦克风阵列服务标准什么是麦克风阵列技术？

    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。

    9）在中找到一个子集，使得中的任意值要大于的平均值；10）类似于步骤3）和步骤4），在当前的搜索空间中随机选取个点，计算它们所对应的的值；11）将中的点放入子集中，并选取中值大的个点放入子集中，保存，放入下一次迭代时使用；12）令，进行下一次迭代，返回步骤5）。我们可以得到根据不同的定位精度需要、不同的麦克风个数需求与阵列大小，自行选择适用于自身实际场景的麦克风阵列。当说话人的语音经过室内环境所产生的声学信道传播，通过麦克风阵列的前置放大器进行接收，将接收到的各个麦克风信号进行基于多通道低通滤波与多通道自适应滤波的融合滤波，先由低通滤波器滤除掉说话人声信号以外的噪声，再由自适应滤波器校准接收信号的幅频特性，校准前后幅频特性，从而使定位效果更准确。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。

    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。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。河北量子麦克风阵列服务标准

目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。江西光纤数据麦克风阵列特征

    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。江西光纤数据麦克风阵列特征