福建数字麦克风阵列内容

    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。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。福建数字麦克风阵列内容

    所述升压转换器u3的3脚、4脚连接后与所述电阻r11的一端、所述电阻r12的一端、所述电容c13的一端、所述电容c9的一端、所述电容c10的一端、所述电容c11的一端连接后接入到电源，所述升压转换器u3的5脚连接所述电阻r11的另一端，所述电容c9的另一端、所述电容c10的另一端、所述电容c11的另一端互相连接后接地；所述升压转换器u3的6脚连接所述电容c12的一端，所述电容c12的另一端连接所述电阻r13的一端后接地，所述升压转换器u3的7脚、所述电阻r13的另一端、所述电阻r12的另一端、所述电容c13的另一端互相连接，所述升压转换器u3的9脚、10脚、所述电容c14的一端、所述电容c15的正极、所述电容c16的一端、所述电感l2的一端、所述电感l1的另一端互相连接，所述电容c14的另一端、所述电容c15的负极、所述电容c16的另一端互相连接后接地，所述电感l2的另一端连接所述开关j2的3脚，所述开关j2的2脚连接所述插座j1的2脚，所述插座j1的1脚接地；所述稳压电源u4的1脚连接所述电容c19的一端后接入电源，所述稳压电源u4的2脚连接所述电容c19的另一端后接地，所述稳压电源u4的3脚连接所述电容c20的一端后接入电源，所述稳压电源u4的4脚连接所述电容c21的一端后接入电源。福建数字麦克风阵列内容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。

    包括：/n该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘组成；/n该键盘内置麦克风阵列；/n该键盘触摸屏虚拟键盘上映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号；/n该键盘的物理键盘在QWERTYUIOP和ZXCVBNM这两行键的字符键位中，每行至少以一个特殊键替换标准键，使三行字符键对齐，获得字符键位的至少3乘3对齐排列，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。/n【技术特征摘要】1.一种带触摸屏和麦克风阵列的键盘，其特征在于，包括：该键盘由物理键盘+触摸屏虚拟键盘组成；该键盘内置麦克风阵列；该键盘触摸屏虚拟键盘上映射希腊字母、符号、几何符号、逻辑符号、数理化特殊符号；该键盘的物理键盘在QWERTYUIOP和ZXCVBNM这两行键的字符键位中，每行至少以一个特殊键替换标准键，使三行字符键对齐，获得字符键位的至少3乘3对齐排列，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。

    基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势麦克风阵列作为实现智能语音的必备硬件，可以说是人工智能感知的硬件基础。因此，麦克风阵列的布局，将深深影响人工智能产品的生态布局。首先，众所周知的是，谷歌是以生态见长的公司。比如，Android构建了整个移动互联网的生态基础。在谷歌从移动互联网向AI转型的时候，提出了“AIFirst”的口号，并推出了开源深度学习系统TensorFlow，这个系统被认为是人工智能领域的Android。那么，谷歌为什么在如此重视AI战略的时候，推出这款GoogleHome的智能家居产品，并且采用双麦克的方案呢？相信对于谷歌这样的公司，成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因。据业内人士分析，关键的就是上面提到的的适用性和落地的便捷性，可能让谷歌后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链，而非只打造一款爆款产品。现在做GoogleHome智能音响，以后也可能做电视、汽车等等，所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案。多麦克阵列对外观和结构的严苛要求，使得该方案的应用场景极为有限，不具备的适用性，以Google的远大抱负，显然会选择适应性更强的双麦克方案。目前，谷歌明确表示会部分开放对接的子系统。使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列，即操作方便，又不易于暴露。

    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。麦克风阵列的兴起得益于语音交互的市场火热，主要解决远距离语音识别的问题，保证真实场景下的语音识别率。福建数字麦克风阵列内容

一个麦克风阵列室内定位系统：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！福建数字麦克风阵列内容

    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。福建数字麦克风阵列内容

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