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。声源与麦克风阵列的距离,是麦克风阵列孔径,是声源的工作波长。北京无限麦克风阵列特征
将数据送入音频转换模块,进行模拟语音数据和数字语音数据之间的转换;语音增强模块通过数字信号处理器向音频转换模块中的音频编解码芯片发送控制信号,将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;后处理过的数字语音信号送入翻译模块,按照用户选择的目标语言进行实时翻译;翻译后的文字数据、声音数据通过文字或者音频的方式传递给用户。声音采集模块包括麦克风阵列、信号放大电路、带通滤波器、电源管理电路;麦克风阵列包括两个麦克风,两个麦克风之间的间隔设置为15mm;信号放大电路包括两级放大电路,其中一级放大电路设置在麦克风阵列与带通滤波器之间,二级放大电路设置在带通滤波器之后;带通滤波器包括由二阶低通电路、二阶高通电路组成,一级放大电路传入的声信号,经过带通滤波器滤波后,声信号通过二级放大电路进行放大,使滤波后的信号达到预设的电压范围;由麦克风阵列采集的声信号通过一级放大电路、带通滤波器、二级放大电路进行放大、工频滤波处理、放大升压处理后送入音频转换模块中进行数模转换;电压管理电路同时为声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块供电;本发明实施例中。湖北新一代麦克风阵列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。
所述电容c7的负极连接所述电容c8的正极;所述带通滤波器的电路和所述二级放大电路包括:放大器u2、电阻r1~r4、r6~r9、电容c1~c4,所述放大器u2的1脚与所述电阻r1的一端、所述电阻r3的一端、所述电阻r6的一端互相连接,所述放大器u2的2脚连接所述电阻r1的另一端、所述电阻r2的一端,所述电阻r2的另一端接地,所述放大器u2的3脚连接所述电阻r4的一端、所述电容c3的一端,所述电阻r4的另一端接地,所述电容c3的另一端连接所述电阻r3的另一端、所述电容c2的一端,所述电容c2的另一端连接所述放大器u1的9脚、10脚,所述放大器u2的5脚连接所述电容c4的一端、所述电阻r7的一端,所述放大器u2的6脚连接所述电阻r8的一端、所述电阻r9的一端,所述电阻r8的另一端接地,所述电容c4的另一端接地,所述电阻r7的另一端连接所述电阻r6的另一端、所述电容c1的一端,所述放大器u2的7脚连接所述电阻r9的另一端、所述电容c1的另一端;所述电源管理电路包括:升压转换器u3、稳压电源u4、稳压器u5、插座j1、开关j2、电感l1、l2,、电容c9~c21、电阻r11~r13,所述升压转换器u3的1脚、2脚连接后接入所述电感l1的一端,所述升压转换器u3的11脚接地。
麦克风阵列具有对远场干扰噪声很强的抑制作用,应用于便携IT设备如PDA、GPS、NB、手机等在较大噪声环境中使用时表现出较好的效果。小型麦克风阵列由一组麦克风单元在一个小范围内按照一定空间分布组合而成,由于它在噪声环境下具有良好的信号采集性,因此越来越受到声学应用领域的关注。1.波束的形成麦克风阵列是指按一定距离排列放置的一组麦克风,通过声波抵达阵列中每个麦克风之间的微小时差的相互作用,麦克风阵列可以得到比单个的麦克风更好地指向性。在麦克风阵列的设计中首要的改进是引入了波束成形、阵列指向性与波束宽度的概念。通过对所有麦克风信号的综合处理,麦克风阵列可以组合成为所要求的强指向性麦克风,形成被称为“波束”的指向特性。麦克风阵列的波束可以经由特殊电路或程序算法软件控制,使其指向声源方向而加强音频采集效果。阵列算法处理后的指向性波束形成技术能精确的形成一个锥状窄波束,只接受说话人的声音同时抑制环境中的噪音与干扰。可以通过以下两种方法获得麦克风阵列单元之间相对位置的信息:(1)把一对麦克风同步采集到的信号进行互相关,寻找互相关信号的最大值,得到两信号之间的延时τ,再乘以声波传播速度C0得到相对位置间距:。麦克风阵列拓扑结构按麦克风阵列的维数,可分为一维、二维和三维麦克风阵列。
本发明涉及室内位置服务领域,具体是一种基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法。背景技术:语音是人们进行信息交流有效的方式之一。在利用数字音频技术的通信系统中,人们利用麦克风采集语音信号,对语音信号进行处理或存储,以应用于人机交互、视频会议、远程传输等。设是声源与麦克风阵列的距离,是麦克风阵列孔径,是声源的工作波长,则在麦克风近场条件下,即当成立时,麦克风所采集的语音信号可以被认为无噪声干扰的信号,具有较高的话音质量。然而,在很多情况下,这一条件并不满足,如在人机交互、视频会议等场合,说话的人通常处于阵列远场。因此,在阵列远场的情况下,麦克风接收信号中将不可避免地混杂有较强的环境噪声、反射声、方向性干扰等,使拾取的语音信号质量降低。单通道语音无法做到准确的声源定位与,因此声源定位与的算法一般针对多通道语音而言。常用的多通道声源定位技术有三类:1.基于声达时间差的方法,该方法是在较低信噪比和较强混响条件下,现有的时延估计方法误差都较大,此外,这类定位方法适合于单个声源,很难用于多声源定位;2.基于辨谱估计的方法,该方法能做到定向,在精细定位上精度很差。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成,对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。湖北信息化麦克风阵列内容
麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成。北京无限麦克风阵列特征
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。北京无限麦克风阵列特征
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