wifi模块5将接收到的音频信号进行相位平移和加权求和处理后通过wifi传输到便携式平板电脑7，wifi模块5将接收到的视频信号通过wifi传输到便携式平板电脑7；便携式平板电脑7对传输过来的视频信号和音频信号进行展示，通过便携式平板电脑7也可以对wifi模块5进行控制，实现对相位平移和加权求和的控制，终实现对大声音获取方向的控制。供电装置6连接电源线与wifi模块5电连接，wifi模块5再将电能传送给音频采集装置3和视频采集装置4；印刷电路板2插放在夹层布料10和包体1的正面所构成的夹层中，视频采集装置4的镜头正对图像出孔8位置；包体1内部填充有吸音材料14，防止声音从包体1的背面干扰到麦克风阵列装置。印刷电路板的背面。印刷电路板2背面焊接有由音频采集装置3组成的4×12的麦克风阵列，正中心有视频采集装置安装孔11。其中，包体的正面材料选择透音性能好的织物材料；视频采集装置为高清的摄像机；便携式操作终端为带windows7操作系统的平板电脑；音频采集装置为4×12的麦克风阵列，单个麦克风为底部出孔的mems麦克风；包体形状为手提包或者背包或者行李包。且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。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。广州电子类麦克风阵列服务标准
本实用新型技术提供一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备，其特征在于：内涵九宫格键盘与触摸屏虚拟键盘和麦克风阵列相结合，触摸屏虚拟键盘上映射数理化特殊符号，以触控方式取代鼠标点击特殊符号表，数理化公式手写识别软件与手写笔配合，在触摸屏上快速输入数理化公式，结合语音识别，实现高效的作业数字化。Keyboardandelectronicequipmentwithtouchscreenandmicrophonearray全部详细技术资料下载【技术实现步骤摘要】一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及电子设备本技术涉及电子设备及其配件，尤指一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘及一种电子设备。技术介绍随着人工智能与在线教育的快速发展，AI自动批改作业，生成学生精细的知识图谱，为个性化自适应教学提供基础数据支撑，这将成为新的AI+教学的发展趋势，AI+教学模式有望实现真正的教育公平。作业数字化是AI自适应教学的基础，目前好未来、学霸君、松鼠AI等在线教育公司采用点阵数码笔实现作业数字化，但是点阵数码笔只是将学生手写作业的笔迹转换成数字化轨迹进行记录和保存，还需要通过手写识别软件对轨迹进行识别，才能实现作业数字化。手写笔迹数字化到作业数字化，中间必须经过笔迹识别，由于存在识别错误率。湖北电子类麦克风阵列涉及一种便携式可视化麦克风阵列装置。
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。
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；其特征在于：所述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；所述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；所述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所述麦克风阵列与所述带通滤波器之间，二级放大电路设置在所述带通滤波器之后；所述带通滤波器包括由二阶低通电路、二阶高通电路组成，所述一级放大电路传入的声信号，经过所述带通滤波器滤波后，声信号通过所述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；由所述麦克风阵列采集的声信号通过所述一级放大电路、所述带通滤波器、所述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所述音频转换模块中进行数模转换；所述电压管理电路同时为所述声音采集模块、所述音频转换模块、所述语音增强模块供电；所述语音增强模块中通过预先植入的语音增强算法对所述音频转换模块传入的声信号进行增强处理；所述语音增强算法包括以下步骤：s1：定义所述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)。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。
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之内。所举实例只用于解释本实用新型，并非用于限定本实用新型的范围。一种便携式可视化麦克风阵列装置，包括包体，设置在包体内的印刷电路板、音频采集装置、视频采集装置、无线模块和供电装置，以及便携式操作终端；包体的正面设有一图像出孔，视频采集装置安装在印刷电路板上，且其镜头与图像出孔重合，音频采集装置阵列式排布在印刷电路板上，无线模块分别与视频采集装置和音频采集装置电连接。平面阵列拓扑结构三维麦克风阵列，即立体麦克风阵列，其阵元中心分布在立体空间中。安徽新一代麦克风阵列供应
线性阵列拓扑结构二维麦克风阵列，即平面麦克风阵列，其阵元中心分布在一个平面上。广州电子类麦克风阵列服务标准
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。广州电子类麦克风阵列服务标准
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