山东未来麦克风阵列设计

    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，提出一种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，使定位结果具有较高的精度。实现本发明目的的技术方案是：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，包括如下步骤：（1）设置麦克风阵列室内声源定位系统，该系统由顺序连接的麦克风阵列拓扑结构分析模块、阵列自适应滤波校正模块和声源定位算法及分析模块构成；（2）提取语音信号：在室内布置合适的麦克风阵列，说话人发声，录下说话人的语音。使用无线连接方式操控便携式可视化麦克风阵列。山东未来麦克风阵列设计

    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。山东未来麦克风阵列设计目前中远距离声音的获取主要依靠规模较大的麦克风阵列装置来获取。

    包括灯控、温控器、开关三大类，媒体分析，谷歌随后还会提供针对家庭第三方设备的软件开发包，以方便鼓励第三方开发商增加新的服务功能，提升GoogleHome的兼容性。以对抗出货量400万台的Echo营造的生态体系，因为Echo对接的名单已经是很长一大串，其中就包括了Nest。双麦克阵列在智能家居领域落地为虽然多麦克阵列方案在业内炒的如火如荼，但在落地过程中，双麦克方案却成为家电产业中出货量大的方案。据了解，目前国内主流家电厂商应用语音交互技术的产品中，包括乐视电视、海信电视、格力空调、美的空调、华帝烟机等，出货量大的产品搭载的都是双麦克方案。另外，国内的主流人工智能企业也都在双麦克方案上重点布局。据悉，云知声一家企业，目前搭载双麦克的芯片模组每月的出货量就超过几万片，而科大讯飞目前也在紧锣密鼓研发双麦克方案，争夺智能家居市场。据家电行业技术人士介绍，从2012年开始行业内就开始寻求语音交互技术应用在家电产品中，并明确要求：、用户直接通过语音方式控制产品，且不受产品自身噪声影响；第二、一定距离的远场语音交互得以实现；第三、方案成熟，成本控制。远场语音交互是关键中的关键。当时市场上普遍解决方案都是八个麦克风收音。

    以及纠错过程中双手在手写板/笔和键盘、鼠标之间频繁切换就成了用户痛点。台式机三区键盘的3＊3数字小键盘位于右边，适合右手使用，左撇子使用很不方便，当右手用鼠标，左手控制数字小键盘时，也很不方便。另外，台式机数字小键盘上缺少等号″＝″键，数值计算时，以Enter键替代等号″＝″键指令，但是在输入数学符号和数学公式时，Enter键执行的是回车换行的指令，并不能实现等号″＝″的符号输入和屏幕显示。数字小键盘上缺少纠错的BackSpace键，纠错时手指要跨越到字母键区敲击BackSpace键，降低了纠错效率。传统的手写板具有笔迹输入功能，不具备笔迹显示功能，缺少笔端的视觉反馈，用户在板上书写的笔迹不是在笔端显示，而是在显示屏上显示，这种笔屏分离的书写体验很差，不利于精细书写。带胆固醇液晶屏的可视手写板虽然可以显示手写笔迹，但不支持局部涂改，无法实现MyScript交互墨水的功能。数理化公式、逻辑框图、设计草图等比普通文字具有更复杂的结构，只有精细书写，软件才能保持较高的识别率。语音识别需要采用麦克风拾音，单麦克风只能近场拾音，双麦克风阵列可以实现远场拾音，并且具有定向拾音和降噪功能。由于键盘没有喇叭和风扇等震动单元。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。

    如果声源到阵列中心的距离大于2d2/λmin，则为远场模型，否则为近场模型。近场模型和远场模型(2)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。这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。根据相邻阵元间距是否相同，又可分为均匀线性阵列(UniformLinearArray，ULA)和嵌套线性阵列，均匀线性阵列是简单的阵列拓扑结构，其阵元之间距离相等、相位及灵敏度一直。嵌套线性阵列则可看成几组均匀线性阵列的叠加，是一类特殊的非均匀阵。线性阵列只能得到信号的水平方向角信息。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。根据阵列的几何形状可分为等边三角形阵、T型阵、均匀圆阵、均匀方阵、同轴圆阵、圆形或矩形面阵等，平面阵列可以得到信号的水平方位角和垂直方位角信息。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。根据阵列的立体形状可分为四面体阵、正方体阵、长方体阵、球型阵等。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成。深圳量子麦克风阵列服务标准

一维麦克风阵列，即线性麦克风阵列，其阵元中心位于同一条直线上。山东未来麦克风阵列设计

    比如几个人围绕Echo谈话的时候，Echo只会识别其中一个人的声音。阵列增益：这个比较容易理解，主要是解决拾音距离的问题，若信号较小，语音识别同样不能保证，通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。模型匹配：这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配，语音交互是一个完整的信号链，从麦克风阵列开始的语音流不可能割裂的存在，必然需要模型匹配在一起。实际上，效果较好的语音交互麦克风阵列，通常是两套算法，一套内嵌于硬件实时处理，另外一套服务于云端匹配语音处理。由8个MIC组成的麦克风阵列麦克风阵列的技术趋势语音信号其实是不好处理的，我们知道信号处理大多基于平稳信号的假设，但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的，是典型的非平稳态过程。幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对稳定（语音分帧），因而可以将其看作是一个准稳态过程，也就是说语音信号具有短时平稳的特性，这才能用主流信号处理方法对其处理。从这点来看，麦克风阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限，也包括声学的非线性处理（现在基本忽略非线性效应），因此基础研究的突破才是未来的根本。另外一个趋势就是麦克风阵列的小型化，麦克风阵列受制于半波长理论的限制。山东未来麦克风阵列设计

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