阵列麦克风技术在手机上的应用
一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理
一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理麦克风阵列技术是智能语音领域的关键技术之一，其原理主要涉及麦克风的排列方式、信号处理算法和声源定位技术。
麦克风阵列技术的应用广泛，包括语音识别、语音指令控制、语音唤醒等领域。
首先，麦克风阵列技术中麦克风的排列方式非常重要。
麦克风阵列一般采用线性阵列或圆形阵列的方式，麦克风之间的间距要适当，以便在获取声音信号时保持一定的角度分辨率。
常见的线性阵列包括线性辐射阵列和线性非辐射阵列，前者可实现波束形成，后者可消除噪声对波束形成的影响。
而圆形阵列则可以提供全方位的感知能力，适用于多声源定位和追踪。
其次，麦克风阵列技术中的信号处理算法是实现语音增强和噪声削减的关键。
常见的信号处理算法包括自适应波束形成、空间滤波、噪声估计和消除等。
自适应波束形成算法通过调整麦克风阵列的权重来强化目标信号，抑制背景噪声。
空间滤波算法可以根据麦克风阵列的几何形状和声源位置，对声音进行滤波和增强。
噪声估计和消除算法可以检测到现场的噪声状况，并进行实时消除，提高语音信号的清晰度和可听性。
最后，麦克风阵列技术中的声源定位技术是实现多声源分离和定位的关键。
常见的声源定位技术包括基于时延差的定位、基于空间谱的定位和基于声学特征的定位等。
基于时延差的定位技术通过计算麦克风阵列上各个麦克风上的声音到达时间差，推断声源的位置。
基于空间谱的定位技术通过分析麦克风阵列接收到的声音的空间谱信息，推断声源的方向。
基于声学特征的定位技术则通过分析声音的特征参数，如声音的频率、幅度、谐波等特征，推断声源的位置。
总的来说，麦克风阵列技术通过合理的麦克风排列方式、信号处理算法和声源定位技术，实现了对语音信号的增强和噪声削减，提高了语音识别和语音控制的准确性和可靠性。
麦克风阵列技术的广泛应用将进一步推动智能语音技术的发展。
基于迷你阵列麦克风技术的手持通信产品设计
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基于迷你阵列麦克风技术的 手持通信产品设计
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音频阵列信号处理技术的应用案例和声源定位方法
音频阵列信号处理技术的应用案例和声源定位方法音频阵列信号处理技术是一种利用多个麦克风进行信号采集和处理的技术。
通过对多个麦克风采集的音频信号进行合理的处理和分析，可以实现各种应用场景下的声源定位、环境识别、噪声抑制等功能。
本文将介绍几个音频阵列信号处理技术的典型应用案例和声源定位方法。
一、室内会议语音对话录音与识别在室内会议场景中，利用音频阵列信号处理技术可以实现对多个与会者的语音信号的准确采集和识别。
首先，需要使用多个麦克风布置成一定的阵列形式，以便于对不同方向的声源进行准确的采集。
然后，对采集到的多路麦克风信号进行阵列信号处理，通过波束形成算法对感兴趣的声源进行增强，抑制其它噪声干扰。
最后，将处理后的音频信号输入到语音识别系统进行语音识别。
通过音频阵列信号处理技术的应用，可以大大提高会议语音对话录音的质量和语音识别的准确率。
二、智能家居语音助手音频信号处理智能家居语音助手已经成为越来越多家庭的重要组成部分，而音频阵列信号处理技术可以提升智能家居语音助手的声源定位和语音交互能力。
通过在智能家居设备中部署音频阵列麦克风，并利用波束形成算法对用户发出的语音信号进行增强，可以有效降低噪声干扰，提升语音助手对用户指令的识别准确率。
此外，通过采集多个方向的声音信号，还可以实现智能语音助手的声源定位功能，使其能够定位用户的位置并将声音指向相应的方向，提供更便捷的语音交互体验。
三、远场语音识别技术的应用远场语音识别是指在远离麦克风的情况下，利用音频阵列信号处理技术实现对用户语音命令的准确识别。
音频阵列麦克风可以采集到用户远离麦克风的语音信号，并利用波束形成等技术对远声源进行增强，抑制其他噪声干扰。
此外，还可以使用混音技术将远场语音信号与近场语音信号相结合，提高识别准确率。
远场语音识别技术的广泛应用包括智能音箱、车载语音控制系统等。
四、音频会议噪声抑制技术音频会议中，各个与会者通常分处不同位置，由于远距离传输和环境噪声等因素的影响，会导致音频信号质量下降。
基于麦克风阵列的声源定位
基于麦克风阵列的声源定位声源定位技术是一种将声源位置信息与声音信号相关联的信号处理技术。
传统的声源定位技术一般使用单个麦克风，通过测量声音到达时间差或幅度差来确定声源位置。
然而，由于环境噪音的影响或者声音传播路径不明确，单个麦克风的精度不高。
而基于麦克风阵列的声源定位技术通过利用多个麦克风之间的空间布置关系，可以更准确地定位声源位置。
麦克风阵列通常采用线性、圆形或矩形的布局，可以接收到多个方向的声音信号。
通过对不同麦克风接收到的信号进行分析，可以计算出声源的位置。
在实现基于麦克风阵列的声源定位技术时，主要的步骤包括：1.麦克风阵列的设计与布置：根据具体的应用场景和需求，选择合适的麦克风数量、类型和布局形式。
一般来说，麦克风之间的距离越远，声源定位的精度越高。
2.信号采集与处理：通过麦克风阵列采集到的声音信号，使用滤波器和放大器对信号进行预处理。
然后，通过快速傅里叶变换（FFT）或相关函数计算麦克风之间的互相关函数，得到声音到达时间差或幅度差。
3. 特征提取与处理：根据互相关函数的结果，进行特征提取和处理，以获得更准确的声源定位信息。
常用的特征包括声音到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）和声音到达角（Angle of Arrival，AOA）。
4. 定位算法：根据提取得到的特征信息，使用定位算法计算声源的位置。
常用的算法有最小二乘法（Least Squares，LS）、推广的消元法（Generalized Cross-Correlation，GCC）以及基于机器学习的方法等。
5.定位结果的评估与优化：根据实际的应用需求，评估声源定位的精度和实时性，并进行相应的优化，以提高声源定位的准确性和稳定性。
基于麦克风阵列的声源定位技术可以广泛应用于语音识别、人机交互、语音增强等领域。
例如，在视频会议中，可以通过声源定位技术来确定发言人的位置，从而自动调整摄像头的方向和焦距。
数字麦克风及阵列拾音技术的应用
数字麦克风及阵列拾音技术的应用随着数字信号处理技术的发展，使用数字音频技术的电子产品越来越多。
数字音频接口成为发展的潮流，采用脉冲密度调制（PDM）接口的ECM和MEMS数字麦克风也孕育而生。
目前，ECM和MEMS数字麦克风已经成为便携式笔记本电脑拾音设备的主流。
数字ECM或MEMS麦克风和传统的ECM麦克风相比，有着不可取代的优势。
首先，移动设备向小型化数字化发展，急需数字拾音器件和技术；第二，设备包含的功能单元越来越多，如笔记本电脑，集成了蓝牙和WiFi无线功能，麦克风距离这些干扰源很近，设备对抗扰要求越来越高；第三，三网合一的发展，需要上网，视频和语音通信可以同时进行，这在移动设备中通常会遇到环境噪声和回声的影响；第四，从提高生产效率角度，希望对麦克风采用SMT焊接。
数字麦克风适合SMT 焊接，可以解决系统各种射频干扰对语音通信产生的噪声，富迪科技的数字阵列麦克风拾音技术可以抑制和消除通话时的回声和环境噪声，数字接口方便同数字系统的连接。
模拟麦克风和数字麦克风麦克风结构：ECM模拟麦克风通常是由振膜，背极板，结型场效应管（JFET）和屏蔽外壳组成。
振膜是涂有金属的薄膜。
背极板由驻极体材料做成，经过高压极化以后带有电荷，两者形成平板电容。
当声音引起振膜振动，使两者距离产生变化，从而引起电压的变化，完成声电转换。
利用结型场效应管用来阻抗变换和放大信号，有些高灵敏度麦克风采用运放来提高麦克风灵敏度（见图1a）。
ECM数字麦克风通常是由振膜，背极板，数字麦克风芯片和屏蔽外壳组成，数字麦克风芯片主要由缓冲级，放大级，低通滤波器，抗模数转换组成。
缓冲级完成阻抗变换，放大级放大信号，低通滤波滤除高频信号，防止模数转换时产生混叠，模数转换将放大的模拟信号转换成脉冲密度调制（PDM）信号，通常采用过采样的1位∆-Σ模数转换（见图1b）。
MEMS模拟麦克风主要由MEMS传感器，充电泵，缓冲放大器，屏蔽外壳组成。
基于阵列算法下多麦克风降噪分析
基于阵列算法下多麦克风降噪分析随着科技的不断发展，人们在日常生活中越来越频繁地使用各种音频设备。
然而，随之而来的问题也越来越多，其中最大的问题之一就是噪声的干扰。
为了解决这一问题，人们开始着手研发多麦克风降噪技术，其中基于阵列算法的方法被广泛使用。
本文将从以下几个方面对基于阵列算法下多麦克风降噪分析进行探讨。
一、阵列算法简介阵列算法顾名思义，是一种利用阵列技术实现的算法。
在多麦克风降噪中，阵列算法可以通过控制各个麦克风的接收信号，实现对噪声的减弱和抑制。
常见的阵列算法包括波束成形、最小方差复制及梳状阵列等。
其中，波束成形算法是最为常用的方法之一。
二、多麦克风降噪的工作原理多麦克风降噪技术本质上是一种信号与噪声分离的过程。
其工作原理是将信号源和噪声源通过不同的麦克风接收到不同的声波信号，再通过阵列算法将信号源与噪声源分离开来。
其中，由于不同的麦克风在不同位置接收到的声波信号是不同的，因此只要对不同麦克风接收到的信号进行合理的处理就可以实现对噪声的降噪。
三、多麦克风降噪的实现步骤多麦克风降噪的实现步骤主要包括以下几个方面：1. 麦克风阵列的建立建立麦克风阵列是多麦克风降噪的基础。
麦克风阵列的构建应该考虑到信号和噪声源的方向性和距离，并合理布置各个麦克风的位置和方向。
2. 信号预处理信号预处理是为了保证接收到的声波信号质量的一系列处理步骤。
其中包括对信号进行采样、滤波、增益控制和对齐等，以提高信号的可靠性和准确性。
3. 噪声分析噪声分析是为了确定需要降噪的噪声源。
噪声分析可以通过分析录音样本中的信噪比等参数来确定需要降噪的噪声源。
同时，要考虑到声波传播的特性，以确定噪声源和信号源的位置。
4. 预处理的信号分离与降噪上述步骤完成后，通过阵列算法对各个麦克风接收到的声波信号进行处理和分离，从而实现信号与噪声的分离和降噪。
四、多麦克风降噪技术的优点1. 提高语音质量。
多麦克风降噪技术可以有效降低环境噪声干扰，提高语音的清晰度和质量。
麦克风阵列信号处理技术研究
麦克风阵列信号处理技术研究麦克风是我们日常生活中经常接触到的设备之一，它们在电视、手机、电脑等产品中都有广泛的应用。
随着科技的不断发展，麦克风也在不断的升级和改进。
在这些改进中，麦克风阵列信号处理技术成为了研究的热点之一。
麦克风阵列信号处理技术，是指利用多个麦克风组成一个阵列，通过信号处理算法来分析获取到的声音信号，从而实现降噪、增强语音信号、改善声音方向等效果的技术。
这一技术被广泛应用在会议系统、声源定位、语音识别等领域。
麦克风阵列信号处理技术的优势在于，相比于单个麦克风，它可以获取到更多的声音信息。
同时，多个麦克风的信号可以通过信号处理算法进行协同处理，实现对语音信号的识别和提取。
此外，麦克风阵列技术还可以改善环境噪声，提高语音信号的清晰度。
对于麦克风阵列信号处理技术的研究，主要有以下几方面：一、阵列构建阵列构建是麦克风阵列信号处理技术的基础。
麦克风阵列的构建形式通常有线性、圆形、矩形等。
在构建阵列时，需要考虑麦克风数量、布局、间距以及方向等因素。
此外，不同的阵列构建形式会影响麦克风信号的唯象，因此需要在实验室环境下进行实验，找出最优的构建形式。
二、麦克风信号处理算法麦克风阵列信号处理技术的优秀在于信号处理算法。
不同的算法对信号处理的效果也不同。
在信号处理算法中，常用的有波束形成算法、最小方差无失真响应算法以及最大信噪比算法等。
其中，波束形成算法是阵列信号处理中最基础的处理算法，也是目前最热门的处理方式之一。
通过波束形成，可以实现从多个麦克风中提取出目标信号，使得语音信号更加清晰。
三、降噪和声源定位降噪和声源定位是麦克风阵列信号处理技术中最为关键的部分。
降噪的目标是把环境噪声从语音信号中去除，从而提高语音信号的信噪比。
最常用的环境噪声消除算法是最小均方误差法，目前市场上的很多语音识别设备都采用了这一技术。
声源定位是指通过麦克风阵列获取信号，在不需要人工操作的条件下，自动确定声源的位置。
声源定位需要进行时间延迟估计、数据融合、模型匹配等处理步骤。
一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理
一文带你全面熟悉智能语音之麦克风阵列技术的原理麦克风阵列技术是一种智能语音技术，通过组合多个麦克风来实现声音定位、降噪和增强等功能。
本文将详细介绍麦克风阵列技术的原理。
麦克风阵列由多个麦克风组成，常见的有2个、4个、8个、16个或更多个麦克风，通过特定的排列方式，并通过算法处理产生立体声效果。
麦克风阵列的主要目的是捕捉来自特定方向的声音，并尽可能减少与其他方向的声音干扰。
其次，麦克风阵列需要进行降噪处理。
在实际环境中，可能存在各种干扰声音，如背景噪音、回声等。
麦克风阵列可以利用多个麦克风之间的距离差异来减少干扰声音。
通过计算不同麦克风接收到的声音波之间的相位差异，可以将干扰声音的分量减小或消除。
最后，麦克风阵列需要进行声音增强。
在声音传播过程中，声音会随着距离的增加而衰减。
为了增强远离麦克风阵列的声音，可以利用多个麦克风接收到声音波的强度差异。
通过计算不同麦克风接收到的声音波的强度差异，可以调整声音的增益，增加声音的清晰度和可听性。
麦克风阵列技术的原理基于对声音波的探测和分析，通过合理的排列和处理方式，可以实现声音的定位、降噪和增强等功能。
麦克风阵列技术在语音识别、智能音箱、视频会议等领域有着广泛的应用前景，可以提高语音交互的效果和用户体验。
HUAWEI VPM210阵列麦克风 用户指南(V100R001_02)
2.1 外观............................................................................................................................. 2-1 2.2 摆放............................................................................................................................. 2-1 2.3 连接线缆..................................................................................................................... 2-2 2.4 开关麦克风................................................................................................................. 2-2 2.5 查看指示灯................................................................................................................. 2-2 2.6 调整音量..................................................................................................................... 2-3
小型阵列麦克风SAM
公司的产品被国际知名厂家所广泛使用，本公司愿与各界同仁携手合作，共创美好明天！
4
非线性回声一直是扬声器设计中一个的重大挑战，利用 SAM 技术的非线性回声消除功能可获得良好的全 3
双工语音通信效果而无需进行昂贵的声学隔离。SAM 提供的独特防风声功能可以抑制高达 25dB 的风声， 在改善性能的同时不会增加机械设计的复杂度。具有指向性的波束形成减小了非平稳噪声，从而提供更好 的用户体验。此外，语音 IC 的小巧外形还减小了采用阵列麦克风时对物理尺寸的约束。 对于以语音通信为主要功能的手机来说，能否实现良好的语音质量是一个关键因素。在双方进行通话 时，需要消除来自火车、汽车、饭店等处产生的环境噪声，并提高语音的清晰度；另一方面，在人机通话 中，必须保持噪音环境下的语音识别度以及触发语音激活应用工作。因此，阵列麦克风技术将有望成为手 机应用的主流语音解决方案。 SAM 语音处理 IC 已被广泛应用于手机、汽车、个人 PC、个人导航设备、VoIP 电话以及视频电话等 领域，相信在不久的将来，大量采用 SAM 技术的语音产品将为消费者带来真正清晰、无噪音的语音通话 环境。 图7 SAM 在汽车束形成 SAM 拾音束形成技术不像传统的摆放. SAM 拾音束形成技术使用 一 个单指向麦克风和一个全指向麦克 风. 由于这两个麦克风放的彼此靠近, (没有最小距离限制), 两个麦克风拾取的信息高度相关的(事实上相 同). 因此, 拾音束形成能力依靠智能 AMBIN 算法破译这个信息.
2
由于 SAM 的麦克风可以摆放在彼此最靠近的地方, 形成的拾音束是一个 3 维锥形. 对比于传统的麦克风阵 列,有许多优势. 要理解这种优点, 请参照图 3. 在这个例子中, 除了接收设备迷你阵列麦克风代替了传统 的阵列麦克风,其他严格的保持一致. 对于 SAM, 信号从源 A 到源 B 是完全相同的 (在这种情况下,拾音束 内外). 这样形成一个围绕 y 轴的 3 维锥束. 拾音束后面,上面,下面的噪声被有效抑制. 请参照图 4 拾音束 效果图.
麦克风阵列在语音识别中的应用
麦克风阵列在语音识别中的应用
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术逐渐走进人们的生活。
而在语音识别技术中，麦克风阵列的应用起到了重要的作用。
本文将介绍麦克风阵列在语音识别中的应用，并从多个方面阐述其重要性。
一、麦克风阵列介绍
麦克风阵列是由多个麦克风组成的一种变体形式，它可以将多个麦克风的输入信号进行数字信号处理和分析，并从中提取出任意方向的声音信号。
麦克风阵列通常由四个或更多麦克风组成，这些麦克风通常围绕着一个中心点布置，以形成一个可控制的虚拟听取器。
二、麦克风阵列在语音识别中的应用
1. 声纹识别
麦克风阵列可以用于声纹识别中，通过对人声信号进行分析和处理，从而实现语音识别。
在声纹识别中，麦克风阵列可以提高识别准确性和抗干扰能力，从而更好地识别人的声音特征。
2. 环境噪声抑制
麦克风阵列可以有效地抑制周围环境中的噪声，比如电视声、交通噪声等，从而提高语音识别的精确性和准确性。
麦克风阵列能够精确分析和抑制噪声，使得语音信号更加清晰，使得语音识别更准确。
3. 清晰度提升
麦克风阵列可以通过将多个麦克风的输入信号组合起来，从而使得语音信号更加清晰，更容易被识别。
麦克风阵列可以通过深度学习等技术，将多个麦克风的输入信号进行分析和处理，从而提升语音识别的清晰度和准确性。
三、总结
麦克风阵列在语音识别技术中发挥着重要作用，能够提高识别准确性和抗干扰能力，从而更好地识别人的声音特征。
麦克风阵列还能有效地抑制环境噪声，提高语音识别的精确性和准确性，从而使得语音识别更加优秀。
随着人工智能技术的发展，麦克风阵列技术将会在语音识别中扮演更加重要的作用。
富迪科技：小型阵列麦克风技术带来高质量音讯
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麦克风阵列解决方案
麦克风阵列解决方案
《麦克风阵列解决方案》
在如今的科技发展中，麦克风阵列正成为解决多种音频采集和处理问题的热门选择。
麦克风阵列是一种成组的麦克风系统，能够同时采集多个声音信号，并通过信号处理技术将它们合成为单一的音频信号。
它在语音识别、会议录音、音频增强等领域有着广泛的应用。
对于无线耳机和智能音箱，麦克风阵列的应用尤为广泛。
通过利用麦克风阵列的方向性，可以实现更准确的语音识别和识别目标方向。
这种技术不仅可以提高设备的用户体验，还可以为语音交互和人机交互的发展提供有力的支持。
此外，对于大型会议室和演讲场所，麦克风阵列系统也发挥着不可或缺的作用。
传统的单颗麦克风往往无法有效捕捉到远处的声音，而麦克风阵列可以通过多颗麦克风的联合工作，实现全方位声音的捕捉和清晰传输。
这对于重要会议和演讲活动来说，是非常重要的。
总的来说，麦克风阵列解决方案为音频采集和处理带来了新的技术突破和解决方案。
它在多个领域的应用都取得了积极的成果，同时也为音频技术的发展带来了新的动力和方向。
相信随着技术的不断进步，麦克风阵列将会在更多的领域中得到广泛应用，为人们的生活带来更多便利和乐趣。
《2024年基于麦克风阵列的语音增强研究》范文
《基于麦克风阵列的语音增强研究》篇一一、引言随着智能设备的广泛应用，语音交互技术在人机交互中占据了越来越重要的地位。
其中，麦克风阵列技术的应用，使得语音识别系统的性能得到了显著提升。
基于麦克风阵列的语音增强技术，可以有效地提高语音信号的信噪比，从而改善语音识别的准确率。
本文将针对基于麦克风阵列的语音增强技术进行深入研究，并探讨其在实际应用中的效果。
二、麦克风阵列技术概述麦克风阵列是指将多个麦克风按照一定的几何结构排列在一起，通过信号处理技术对多个麦克风的信号进行融合，以实现空间滤波、语音定位和语音增强等功能的技术。
其基本原理是利用不同位置麦克风的信号差异，通过算法处理，实现噪声抑制、回声消除等效果。
三、基于麦克风阵列的语音增强方法（一）波束形成波束形成是麦克风阵列中常用的一种语音增强方法。
其基本思想是通过加权求和的方式，将指向目标方向的信号加强，同时抑制来自其他方向的干扰噪声。
波束形成的算法包括相位变换法、最小方差法等。
（二）盲源分离盲源分离是一种利用多个麦克风的信号对音频信号进行源分离的技术。
其基本思想是将不同位置的麦克风信号进行时间-空间变换，通过多通道线性系统来分离出各个音频源的信号。
盲源分离方法可以有效地去除非目标方向的干扰噪声，提高语音识别的准确率。
（三）噪声抑制噪声抑制是麦克风阵列中常用的另一种语音增强方法。
其基本思想是通过估计和消除噪声信号来提高语音信号的信噪比。
常用的噪声抑制方法包括基于频谱减法、基于子空间方法的噪声抑制等。
四、实际应用效果分析在实际应用中，基于麦克风阵列的语音增强技术能够有效地提高语音信号的信噪比和识别率。
通过使用波束形成算法，能够明显抑制非目标方向的噪声和干扰信号，提高目标方向上的语音清晰度。
同时，通过盲源分离和噪声抑制等算法的应用，可以进一步提高语音识别的准确率。
此外，基于麦克风阵列的语音增强技术还可以应用于多语种、多环境下的语音识别系统中，以适应不同的应用场景和需求。
智能手机语音降噪解决方案
智能手机语音降噪解决方案近年来，智能手机的普及使得人们的生活变得更加便捷和高效。
然而，随着使用智能手机的人数不断增加，噪音也成为了一个不可忽视的问题。
在通话过程中，环境中的噪音会干扰双方的交流，降低通话的质量。
为了解决这一问题，智能手机厂商提出了各种语音降噪解决方案。
一、硬件方面的语音降噪解决方案1. 降噪麦克风阵列技术降噪麦克风阵列技术是一种通过麦克风的数量和配置来降低环境噪音的技术。
智能手机上的多个麦克风可以工作在不同的频率范围内，并通过智能算法将各个麦克风的信号进行处理，从而减少周围环境噪音的影响。
2. 音频处理芯片语音的清晰度很大程度上决定于手机芯片的性能。
智能手机厂商在芯片设计方面下足了功夫，采用了先进的音频处理技术，如DSP（数字信号处理器）和ANC（主动噪音控制）技术。
通过这些技术的配合，手机可以实时分析音频信号，在传输过程中进行噪音的滤波和降低，从而提高通话的质量。
二、软件方面的语音降噪解决方案1. 噪音预测与消除算法智能手机厂商通过使用噪音预测与消除算法，使得智能手机能够识别并分析环境中的噪音，然后根据算法的预测结果对信号进行降噪处理。
通过这种方式，智能手机可以大幅度地降低通话过程中的噪音干扰。
2. 自适应滤波算法自适应滤波算法是一种能根据环境噪音的特点实时调整滤波参数的算法。
当环境噪音的特性发生改变时，该算法可以自动调整滤波器的系数，以达到更好的噪音抑制效果。
智能手机中应用了这种算法，使得手机在不同环境下的通话质量都能保持稳定。
三、智能手机语音降噪解决方案的应用场景1. 手机通话智能手机语音降噪解决方案在手机通话中起到了至关重要的作用。
智能手机通过硬件和软件的双重优化，可以在嘈杂环境下提供更清晰、更纯净的通话质量，减少环境噪音对通话的干扰。
2. 视频会议在视频会议中，智能手机的语音降噪技术同样发挥了重要的作用。
通过降低背景噪音，智能手机可以提高语音的清晰度和可听度，使会议参与者能够更好地进行沟通。
语音识别中的麦克风阵列处理研究
语音识别中的麦克风阵列处理研究第一章引言语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于智能手机、语音助手、智能音箱等各类智能设备中。
然而，在实际应用中，由于环境噪声、回声等因素的干扰，语音识别的准确率常常受到限制。
为了提高语音识别的性能，研究人员提出了各种处理方法，其中麦克风阵列处理技术是一种重要的手段。
第二章麦克风阵列的原理与分类2.1 麦克风阵列的原理麦克风阵列是由多个麦克风单元组成的一种阵列结构。
通过将多个麦克风单元布置在不同的位置，并利用阵列信号处理算法，可以实现对声源的定位、增强、消除干扰等功能。
2.2 麦克风阵列的分类根据麦克风单元之间的布置方式，麦克风阵列可以分为线性阵列、圆形阵列、矩阵阵列等。
不同的阵列结构适用于不同的应用场景。
第三章麦克风阵列处理技术3.1 波束形成技术波束形成技术是麦克风阵列处理中最基础的技术，通过对各个麦克风单元的输入信号加权叠加，使得输出信号在某一方向上的增益最大化，从而对目标声源进行增强。
3.2 自适应滤波技术自适应滤波技术利用自适应算法对麦克风输出信号进行处理，通过不断调整滤波器的权值，使得滤波器的输出信号与期望输出之间的误差最小化，从而实现对干扰信号的抑制。
3.3 盲源分离技术盲源分离技术旨在从混合的多个信号中分离出各个源信号。
通过利用统计信号处理和独立成分分析等方法，可以实现对多个说话者的语音信号进行分离。
第四章麦克风阵列处理在语音识别中的应用4.1 声源定位与追踪通过利用麦克风阵列对声源进行定位与追踪，可以准确定位到说话者的位置，并根据声源位置的变化进行追踪。
这对于语音识别任务中的单通道语音信号处理具有重要意义。
4.2 噪声抑制与回声消除麦克风阵列处理技术可以有效抑制环境噪声和回声对语音识别性能的影响。
通过分析麦克风阵列的输出信号，可以识别噪声成分并进行抑制，同时可以利用回声消除算法去除由于扩音设备引起的回声干扰，提升语音识别的准确率。
4.3 语音增强与声源分离利用麦克风阵列处理技术，可以对语音信号进行增强，提升语音识别的可靠性。
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Samsung W690/ W910
Lenovo P619/ P636/ P50
Lenovo ET600
Fortemedia Confidential
7
富迪科技语音萃取技术
Fortemedia VETM Voice Extraction Technology
voice + noise
voice + noise
Music noise
Pink 1 noise
Pink 2 noise
Babble noise
School noise
Fortemedia Confidential
15
SAM
TM VE 性能总结
应用两个普通全向麦克风，可以做到精确识别噪音并做准确消噪 手持使用时可在人嘴周围形成拾音球，球内声音加强，拾音球外所有 声音都被当作噪音压制 无论稳态，非稳态任何难处理噪音都可压制30db左右 超强消回音能力，适用于手机,对讲机等手持设备消噪和全双工免提 设计 在强环境噪音条件下提高语音识别率
VCPD (2pins)
在远端手机的录音，清楚体现聆听者的实际感受 SAM VE 开 启
Music noise
Pink 1 noise
Pink 2 noise
Babble noise
School noise
噪 声 压 制 关 闭
voice only
voice + noise
voice + noise
voice + noise
VoIP
VoIP speakerphones
Video / audio
Automotive
Hands-free car kits
Telematics Infotainment PND
phones PC peripherals Webcam Module
conference systems
富迪科技
阵列麦克风技术在手机上的应用
1
Fortemedia Confidential
为什么要采用富迪技术
全球第一家在SOC上提供阵列迈克风的解决方案 已申请了200多项专利，20项已获批准 可靠的基于DSP的噪声压制和回声消除技术 自主知识产权的软硬件开发 数位麦克风技术和产品系列(ECM和MEMS) 总部位于美国加州硅谷 分部设于中国(SH,SZ,NJ,BJ),台湾,韩国,日本,欧洲 150+名员工 全国范围内的实地技术支持
20
富迪科技产品系列
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语音处理器- FM2018-38x
(2.5~5.0V) 低功耗，小封装 – 25/20mW in two/one microphone Application – Less than 20µA in power down mode – 3.9x2.0 mm2 22-pin WLCSP,0.5mm pitch 强大的功能 – Close-talk voice extraction zone creation with two omni-microphones – Superior acoustic echo cancellation – Flexible microphone configuration – Accurately detects voice activity Line-In Input 性能指标 – Non-stationary noise suppression: up to 34dB – Stationary noise suppression: up to 27dB – AEC echo loss: up to 71dB
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16
富迪科技下行语音信号增强技术
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下行信号噪声压制
利用语音信号特征压制噪音 消除残余噪音中的水声等失真 在保留语音质量的同时压制 12dB的稳态噪音
Noise Suppression
Remove
VSS VDDC (2pins) VDDIO
低功耗，小封装
– – – – – – – – – 25mW in two microphone application Less than 10uA in power down mode 4x4 mm2 24-pin QFN,0.5mm pitch Close-talk voice extraction Superior acoustic echo cancellation 16kHz sampling rate Far end noise suppression Bright voice engine Digital microphone interface
远端手机Nokia N95 在AMR模式下进行 录音
利用编辑软件将 ARM格式转换为 PCM格式
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SAM
voice only
TM VE 语音萃取技术的实际测试
voice + noise voice + noise voice + noise voice + noise voice + noise
Noise
Noise
在低信噪比环境下仍能可靠工作
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11
语音拾取范围的方向选择性
SAM VE 技术提供了极强的声音拾取选择性 (见60cm 声源测试图)
–在315° 具备最强的语音拾取能力(指向使用者的嘴部) –对180 ° 噪声源提供最强压制 –90 ° 噪声源完全落于有效拾取范围外
90o
315o 0o
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12
语音拾取范围的距离选择性
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13
SAM
TM VE 语音萃取技术的实际测试
无线网络
实际通话测试系统设置
GSM* 蜂窝基站
近端手机Samsung W690 1. 噪声压制开启 2. 噪声压制关闭
Watering Artifacts
Low Frequency
High Frequency
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18
BVE丽音增强技术
环境噪音可屏蔽下行语音使得使用者难以听清 BVE 获取环境噪音的准确特征 BVE将环境噪音分5个频段进行分析，然后按心理声学原 理将下行语音信号按5个频段进行调整，使得语音超出环 境噪音的屏蔽门槛，从而使使用者易于听清 效果远优于简单的自动音量调整
Noise
Noise
2. 语音生成模型
– 利用人类语音的特性(音调，速度，谐波）进一 步从噪音中提取有用的语音信号和压制噪音 – 提供12 dB的噪声压制
Noise
Noise
3. 人耳听力模型
– 利用心理声学理论（屏蔽模型，基于人工耳蜗 的滤波阵列，动态范围控制等）改善有用语音 的特性 – 可使语音的MOS评分提高0.9
与联电的紧密联系确保芯片的可靠供应 从2001年起已卖出超过一亿套芯片
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2
富迪环球销售和支持网络
Headquarters Technical Support Sales Representatives
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8
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移动语音通讯面临的挑战
噪音环境
非稳态噪音 非线性回声 不规则多路径杂散噪音场 噪音变化自适应 风噪 语音辨识 语音质量 公共场合轻声细语
结构设计轻，薄，小
声音反射和共振
多种实用方式
手持近场应用
机械振动
通话同时检视屏幕
免提通话
要求大于30dB的噪声抑制
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10
富迪SAM技术使手机使用者受益
基于如下原理的自适应滤波技术 1. 声音传播模型
– 利用语音和噪声音波到达两个麦克风时的差别 – 形成围绕使用者嘴部周围的最佳收音区从而拾 取语音而排斥环境噪音 – 传播模型具有SNR自动调整能力 – 提供25 dB的噪声压制
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5
富迪合作伙伴
Handset baseband provider
PC codec vendor
Fortemedia
Handset codec vendor
Microphone vendor
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6
部分采用富迪技术的手机
BVE 2. Emphasize voice spectrum above masking threshold
1. Detect noise
3. Hear better
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BVE的实际测试结果
在安静环境下的下行语音
在粉红噪音环境下的下行语音
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FM2018-38x应用系统连接
Baseband
I2C
Mic
MIC MIC SPK SPK L/O L/I
FM2018
Mic Mic
CODEC
Audio Amp.
Stereo Jack