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...

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...

麦克风越多越容易实现更好的降噪和语音增果，所以为了达到同样或者类似的效果，双麦克阵列技术相对多麦克阵列的技术挑战性更高。但因为成本问题，采用双麦克阵列的技术挑战虽然大，但从应用普及的角度上却是大势所趋。另外，从效果上看，如果技术优化足够好，在3~5米的家庭环境中，双麦克阵列虽然可以和多麦克阵列做到几乎一样的降噪和语音增果。但双麦克有个缺点，就是声源定位只能定位180°内的范围，而环形麦克风阵列（不管是4Mic、6Mic还是8Mic）都可以做到360°全角度范围内的定位。所以GoogleHome只能有四个LED灯来显示状态，而AmazonEcho可以用LED灯显示说话人的方向。当然，这个...

在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘以便纠错，原键盘字符键排列顺序保持不变；本技术的目的及其技术方案还可采用以下技术措施进一步实现。该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘两部分组成，物理键盘在QWERTYUIOP行中，以″O″，在ZXCVBNM行中以2个″M″和″＜，″，使三行字符键右边对齐，实现单键区键盘内涵九宫格键盘，数字小键盘映射到内涵九宫格键区上，BackSpace键左边的等号″＝″键不叠加复用，在NumLock键锁定时保持原有等号″＝″功能，BackSpace键紧邻3＊3数字小键盘以方便纠错，原键盘字符键排列顺序保持不变；内涵九宫...

得到目标语言的文本信息后，传送给结果确认模块；a4：结果确认模块按照用户的预设的翻译结果确认方式，将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，通过播放软件将音频数据实时播放给用户；翻译模块单独安装在移动设备上，如手机、pad等设备，在普通模式下，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，然后送入翻译模块进行实时翻译。本实施例中，翻译模块为使用java语言通过androidstudio开发环境开发，作为软件安装在手机中，通过无线方式与语音增强模块进行通信；翻译模块中通过三个子功能模块实现实时翻译流程：读转写模块：...

结果反映阵元间距的推荐择。反映了经以上分析后，以确定的阵列维度、阵元间距及阵元个数进行定位的精度与计算量曲线。（2）阵列自适应滤波校正模块：本例提出的多通道低通滤波与多通道自适应滤波融合的阵列校准方案，作为连接麦克风阵列拓扑结构分析模块与说话人定位算法模块的中间模块，可在确定的阵型上对阵元进行校正，进而提升定位精度。（3）说话人定位算法模块：该模块采用相位变换加权，计算接收信号的可控响应功率。在预先设定的声源空间内，搜索使可控响应功率达到大的坐标，即得到真实声源的位置估计。语音信号由麦克风阵列直接获得，再进行分离可以得到多路单一麦克风语音信号。由于搜索功率大值的过程计算量太大，本系统使...

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...

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...

这涉及了语音交互用户场景的变化，当用户从手机切换到类似Echo智能音箱或者机器人的时候，实际上麦克风面临的环境就完全变了，这就如同两个人窃窃私语和大声嘶喊的区别。前几年，语音交互应用为普遍的就是以Siri为的智能手机，这个场景一般都是采用单麦克风系统。单麦克风系统可以在低噪声、无混响、距离声源很近的情况下获得符合语音识别需求的声音信号。但是，若声源距离麦克风距离较远，并且真实环境存在大量的噪声、多径反射和混响，导致拾取信号的质量下降，这会严重影响语音识别率。而且，单麦克风接收的信号，是由多个声源和环境噪声叠加的，很难实现各个声源的分离。这样就无法实现声源定位和分离，这很重要，因为还有一...

麦克风越多越容易实现更好的降噪和语音增果，所以为了达到同样或者类似的效果，双麦克阵列技术相对多麦克阵列的技术挑战性更高。但因为成本问题，采用双麦克阵列的技术挑战虽然大，但从应用普及的角度上却是大势所趋。另外，从效果上看，如果技术优化足够好，在3~5米的家庭环境中，双麦克阵列虽然可以和多麦克阵列做到几乎一样的降噪和语音增果。但双麦克有个缺点，就是声源定位只能定位180°内的范围，而环形麦克风阵列（不管是4Mic、6Mic还是8Mic）都可以做到360°全角度范围内的定位。所以GoogleHome只能有四个LED灯来显示状态，而AmazonEcho可以用LED灯显示说话人的方向。当然，这个...

现在的口径还是较大，声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距，但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个麦克风其实并非成本问题，而是ID设计的考虑。实际上，借鉴雷达领域的合成孔径方法，麦克风阵列可以做的更小，而且这种方法已经在领域成熟验证，移植到消费领域只是时间问题。还有一个趋势是麦克风阵列的低成本化，当前无论是2个麦克风还是4、6个麦克风阵列，成本都是比较高的，这影响了麦克风阵列的普及。低成本化不是简单的更换芯片器件，而是整个结构的重新设计，包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下，并非2个麦克风的阵列成本就便宜，实际上2个和4个麦克风阵列的相差不大，2个麦克风阵...

说明是本实用新型实施方式的装置立体分解；本实用新型实施方式的印刷电路板的背面图；本实用新型实施方式的电连接关系；本实用新型实施方式的整体示意；1、包体；2、印刷电路板；3、音频采集装置；4、视频采集装置；5、wifi模块；6、电池；7、便携式平板电脑；8、图像出孔；9、透光挡片；10、夹层布料；11、图像采集装置安装孔；12、声音出孔；13、排线穿孔；14、吸音材料。具体实施方式下面结合和具体实施例对本实用新型的技术方案进行详细说明。以下所述为本实用新型的较佳实施例，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围...

供电装置为音频采集装置、视频采集装置和无线模块供电，便携式操作终端和无线模块无线电连接。本实施例的便携式可视化麦克风阵列装置，包括包体1、印刷电路板2、音频采集装置3、视频采集装置4、wifi模块5、电池6和便携式平板电脑7；包体的正面开有图像出孔8，在图像出孔8的位置安置一透光挡片9，用来防止灰尘弄脏镜头；包体1内缝制一夹层布料10，夹层布料10的下方开有一排线穿孔13，夹层布料10略带弹性，夹层布料10的长度和印刷电路板2的长度相同，夹层布料10的宽度和印刷电路板2的宽度相同，夹层布料10中心点和图像出孔8位置一致，以便于印刷电路板2能准确插放到合适位置；印刷电路板2正中心处开有视...

提取出每个麦克风所对应的音频信号、……；（3）将声源空间划分成多个网格，并依次求网格上每一个点的功率(，功率大的点即是声源定位的点=(；（4）任意一个点的总功率()为是麦克风阵列上所有麦克风对的信号两两做基于相位变换的广义互相关并求和：()=其中k、l第k、l个麦克风，表示相位变换的权重，τ()表示从声音从位置x到达第k个麦克风的时间；式中将定义为组合加权函数：考虑到计算()所涉及的对称性，并去掉一些固定能量项，则()随x变化的部分为：=（5）在整个房间内进行全局搜索，利用随机区域收缩算法(src)得到能量大的坐标点y；在所给定的初始值中随机找出一个n维的矩阵，在顺序过程中，逐步缩小范...

提取出每个麦克风所对应的音频信号、……；（3）将声源空间划分成多个网格，并依次求网格上每一个点的功率(，功率大的点即是声源定位的点=(；（4）任意一个点的总功率()为是麦克风阵列上所有麦克风对的信号两两做基于相位变换的广义互相关并求和：()=其中k、l第k、l个麦克风，表示相位变换的权重，τ()表示从声音从位置x到达第k个麦克风的时间；式中将定义为组合加权函数：考虑到计算()所涉及的对称性，并去掉一些固定能量项，则()随x变化的部分为：=（5）在整个房间内进行全局搜索，利用随机区域收缩算法(src)得到能量大的坐标点y；在所给定的初始值中随机找出一个n维的矩阵，在顺序过程中，逐步缩小范...

语音转写产品虽然能很好的识别单目标声源的人声并进行转写，但是一旦出现竞争性声源，则无法辨别目标声源，竞争声源的存在导致对目标声源的识别便产生紊乱，无法进行语音到文字的转写和翻译。技术实现要素：为了解决现有同声翻译设备中存在的竞争性声源中辨别目标声源困难、设备体积过大不易携带的问题，本发明提供一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统，其可以智能识别目标声源，去除或降低竞争性噪声，对目标声源进行语音增强后进行语音到文字的转写和翻译，且设备体积较小容易携带。本发明的技术方案是这样的：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...

为了减少电路本身引入的噪声，改善系统电源的稳定性，在每个芯片的电源输入和输出引脚外接旁路电容进行滤波。整个电源的接地划分为两部分，一块是纹波较大的电源供电电路的接地，另一块是麦克风模块和放大器芯片的接地，两部分的接地通过一个0欧电阻连接起来。翻译模块包括两个模式：普通模式和噪声模式；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，不启动声音采集模块、音频转换模块、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；噪声模式下，启动针对多个竞争声源的去噪功能，通过声音采集模块采集的声音信号经过音频转换模块、语音增强模块中...

麦克风阵列波束形成，是对各阵元的输出进行时延或相位补偿、幅度加权处理，以形成指向特定方向的波束。在远场模型中，假设输入是一个平面波。设传播方向为θ，时域频率(弧度)为ω，声音在介质中的传播速度为c，对于在一个局部均匀的介质里传播的平面波，定义波束k为k=ωsinθ/c=2sinθ/λ，其中λ是对应于频率ω的波长。由于信号到达不同的传感器的时间不同，则阵列接收到的信号可表示为f(t)=[f(t-τ0)f(t-τ1)…f(t-τN-1)]T=[exp(jω(t-kτ0))exp(jω(t-kτ1))…exp(jω(t-kτN-1))]T其中τn为第n个阵元接收到的信号相对于参考点的时延，N...

比如分布式阵列。多个麦克风阵列之间的成本差异现在正在变小，估计明年的成本就会相差不大。这是趋势，新兴的市场刚开始成本必然偏高，但随着技术进步和规模扩张，成本会快速走低，因此新兴产品在研发阶段倒是不需要太过纠结成本问题，用户体验才是的关键。（作者：陈孝良）看法观点：根据麦克风数量不同，麦克风阵列具有不同的特点。行业采用的以双麦克居多，比如几乎所有中手机都采用双麦克降噪技术来提升通话效果。四麦克、六麦克、八麦克线性阵列和环形阵列在行业内也有应用，但还远远达不到双麦克应用的数量级。首先，双麦克和多麦克阵列的一个重要区别，是成本的不同。显然，双麦克的成本相对多麦克低得多，除了可以直观观察到的麦...

这实际上就是人为故意简化了物理模型，说白了就是先拿“软柿子”下手，因此语音交互格局已定的说法经不起推敲，对语音交互的认识和探究应该说才刚刚开始，基础世界的探究很可能还会出现诺奖级的成果。若展望的更远一些，则是物理学的进展和人工智能的进展相结合，可能会颠覆当前的声学信号处理以及语音识别方法。如何选用麦克风阵列？当前成熟的麦克风阵列的主要包括：讯飞的2麦方案、4麦阵列和6麦阵列方案，思必驰的6+1麦阵列方案，云知声（科胜讯）的2麦方案，以及声智科技的单麦、2麦阵列、4（+1）麦阵列、6（+1）麦阵列和8（+1）麦阵列方案，其他家也有麦克风阵列的硬件方案，但是缺乏前端算法和云端识别的优化。由...

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...

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...

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...

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...

而且受使用时长以及室内复杂环境等多种复合因素的影响，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，这些偏差会使定位精度下降，因此，对麦克风阵列频率响应的校准对于室内移动声源定位精度的进一步提升具有重要意义。技术实现要素：本发明的目的是针对上述缺陷，而提供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。该方法利用设置不同拓扑结构的麦克风阵列获取语音信号，进行基于相位变换加权的可控相应功率的定位算法，加上随机区域收缩的优化算法，从定位结果上分析了各个麦克风阵列性能的优劣，并且针对在真实室内环境中，麦克风阵列与说话人（声源）之间存在干扰的情况下，声源定位能力不足的实际问题，...

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...

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...

n)、s2(n)、s3(n)、snum(n)分别为通过麦克风mic1采集到的所述目标声源、所述干扰噪声源1、所述干扰噪声源2、所述干扰噪声源num-1发出的声音信号；因为所述前向麦克风mic1更接近所述目标声源s1，所以麦克风mic2采集到的信号相对于所述前向麦克风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为所述前向麦克风mic1和麦克风mic2质检的距离，c为声速，fs为采样频率；b2：在混合信号的一个时频单元内，所述目标声源的信号占主导时，有如下关系：其中，δ1为所述目标声源的理想延迟时间，l和k分别是频率点和时间窗的序号...

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...

得到目标语言的文本信息后，传送给结果确认模块；a4：结果确认模块按照用户的预设的翻译结果确认方式，将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，通过播放软件将音频数据实时播放给用户；翻译模块单独安装在移动设备上，如手机、pad等设备，在普通模式下，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，然后送入翻译模块进行实时翻译。本实施例中，翻译模块为使用java语言通过androidstudio开发环境开发，作为软件安装在手机中，通过无线方式与语音增强模块进行通信；翻译模块中通过三个子功能模块实现实时翻译流程：读转写模块：...