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°。声源定位技术利用麦克风阵列计算声源距离阵列的角度和距离，实现对目标声源的。广西量子麦克风阵列介绍
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。广西量子麦克风阵列介绍复杂的麦克风阵列主要应用于工业和**领域，消费领域考虑到成本会简化很多。
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；内涵九宫格优化键盘以单区键盘实现台式机三区键盘的全部功能，节省出桌面空间给电容触摸屏，触摸屏与电容笔或电磁笔配合实现数理化公式手写输入，并经过手写识别软件将手写公式数字化；该键盘内置麦克风阵列，配合语音识别软件实现远场拾音，并具有降噪功能；该键盘的电容触摸屏上有映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号的虚拟键盘，通过触摸屏虚拟键盘快速输入数理化特殊符号，提升学生作业数字化的输入效率；该键盘的连接方式可以是有线方式连接，也可以是无线方式连接。
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发送字符串来访问所需服务；实时翻译模块确保大小在6000bytes以内的文本翻译的准确性，文本的编码为utf-8编码，翻译的结果为json格式。完成实时翻译功能后，翻译的文本将显示在目标语言的文本框内。语音合成模块的语音合成功能基于百度ai开放平台的语音合成技术实现；基于http请求的restapi接口，将小于1024字节的文本转化为mp3、pcm(8k和16k)、wav(16k)格式的可播放的音频文件后，调用手机内的播放软件进行实时播放。本发明的技术方案中。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。
为本发明实施例不同麦克风阵列阵型定位效果；为本发明实施例阵列不同阵元间距定位效果；为本发明实施例三维正交阵阵元间距10cm时定位误差与计算量；为本发明实施例基于多通道低通滤波与多通道自适应滤波融合的srp-phat定位系统示意；为本发明实施例滤波前麦克风频率响应对比；为本发明实施例滤波后麦克风频率响应对比图。具体实施方式下面结合实施例对本发明作进一步的阐述。实施例：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，是先设置一个麦克风阵列室内说话人定位系统，该系统由三个模块组成：麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块、说话人定位算法模块。（1）麦克风阵列拓扑结构分析模块：为了探究不同阵列拓扑结构对定位结果的影响，本例采用控制变量法对麦克风阵列中：阵列维度、阵元间距及阵元个数进行变量调整，以构成不同拓扑结构的麦克风阵列。从一维线阵、二维t型阵、三维正交阵三种不同拓扑结构阵型展开分析，所示误差分析表明三维正交阵的拓扑结构较其它两种阵型具有更优的定位性能，并示出该阵型下阵元个数的推荐择。在阵列维度的阵元个数确定的情况下对阵元间距的分析。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。湖南新一代麦克风阵列
什么是麦克风阵列？为您介绍。广西量子麦克风阵列介绍
5）整理出，使得≪；6）根据收缩当前的搜索空间，更新搜索空间和新的区域边界；7）如果，或者并且，则确定该点坐标位置，保存结果并输出；8）如果只有，则舍弃结果；9）在中找到一个子集，使得中的任意值要大于的平均值；10）重复步骤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）。本发明的优点是：本发明提出了一套基于不同麦克风阵列拓扑结构分析的室内声源定位方法与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。该方法能够在改变麦克风阵列拓扑结构时，进行对声源的定位，并且分析出其误差并与其他类型阵列作对比。同时使用基于随机区域收缩的相位变换加权可控响应功率定位算法，在室内高混响条件下能够较好地得到定位结果。用户可以通过自己的需求选择相应的麦克风阵列拓扑结构进行分析。在选择符合自身需求的麦克风阵列后，可以使用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对接收信号的幅频特性进行校准并提高定位精度。为本发明实施例麦克风阵列室内说话人定位流程。广西量子麦克风阵列介绍
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