XMOS的麦克风阵列语音识别方案
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。
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!
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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.
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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。
【用户手册】PXVF3000-KIT XMOS麦克风阵列评估板_v1
木瓜电子 XMOS VocalFusion 麦克风阵列语音增强 | 远场拾音 | 回音消除1.概要PXVF3000-KIT评估板可以让用户能够迅速评估XMOS XVF3000系列芯片集成的麦克风阵列算法效果,评估板支持4路数字PDM麦克风圆形或线形阵列,阵列前端算法完成了远场拾音、回音消除、波束成型、噪声抑制及声源定位功能。
用户可以通过USB接口直接接入Windows、Linux和安卓平台即可进行快速测试麦克风阵列处理后的效果,评估板同时也可以使用I2S 接口和3.5 mm 耳机座音频传输方式,非常灵活地适应多种项目评估要求。
2.硬件2.1 硬件框图PXVF3000-KIT XMOS麦克风阵列评估板硬件框图如图 1。
图 1 PXVF3000-KIT评估板硬件框图硬件框图包含如下内容:USB:♦USB提供设备5V电源供应♦USB Audio Class 2.0/1.0(UAC 2.0/ UAC 1.0)传输音频信号♦USB DFU PXVF3000-KIT评估板固件更新♦USB HID 指令/控制传输MIC:♦Invensence ICS-41350 PDM 麦克风♦MIC 1~6 圆形均匀分布,半径43mmPXVF3000:♦核心板,完成远程拾音、回音消除、波束成型等语音前端算法硬件模组BT蓝牙:蓝牙模块将PXVF3000的输入输出音频信号无线传输ADC/DAC:♦DAC负责PXVF3000的数字转模拟信号播放输出♦ADC可以使用模拟信号转换数字信号输入,作为PXVF3000的回音消除参考信号FPC接口:实现线形(长条形)麦克风阵列扩展,其他麦克风阵列阵型调整性扩展I2S接口:I2S数据接口兼容主从模式输入输出PXVF3000声音信号Line-out:3.5mm耳机座子立体声输出PXVF3000声音信号Line-in:3.5mm耳机座子Mono通道输入给PXVF3000作为参考信号3.评估板快速使用PXVF3000-KIT评估板出厂默认使用圆形4路麦克风阵列,分别是使用MIC 1、MIC 3、MIC 4和MIC6组成的矩形阵列如图 2。
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。
麦克风阵列语音识别方案_木瓜电子
麦克风组合阵型灵活多种
可组合圆型、方型、线型等不同的阵列形状
音频数据传输方式灵活多种
可选择WiFi、ETH和USB接云端进行语音识别
高性能单芯片处理
单芯片2000MIPS速度,处理算法,通讯接口、命令控制
软件功能
多通道回声消除
消除设备本身发出的音频回声干扰
远场条件下纯自然声音操控方式 语音唤醒、语音操作、语音交互
快速直达您想看的频道或节目 语音搜索电影、电视节目等内容
应用场景举例——智能电视
麦克风阵列效果
小牧,央视一台
回声消除
噪声抑制 小牧,央视一台
电视回声,环境噪声消除 语音唤醒,定位目标声音,提高指向性
远场拾音,增益目标声源 多目标声源定位和波束形成,聚焦和增益多声源
xCORE logical core
xCORE logical core
xCORE logical core
xCORE logical core xCORE logical core
OTP
USB 2.0
SRAM USB 2.0 RGMII
xTIME scheduler
xCORE logical core SRAM
智能电视
智能家居
安防控制
应用场景举例——智能电视
传统方案
复杂的TV频道选项系统 不智能的遥控器界面操作 需要长时间繁琐操作才能完成搜索 操作,基本个别产品使用语音遥控 器,也深受操作方式不自然、遥控 器电量消耗过快等因素的困扰
难用的节目内容搜索方式
应用场景举例——智能电视
麦克风阵列方案
小牧,我要看央视一台
OTP
子带MCRASC—MGSC微型麦克风阵语音增强算法
S g a n elt n( in l Ca c l i a o MCRAS C) tc n q e a mo e ef i t mo u e f r sg a l c ig i p e e td f r t e e h iu , r fi e d l o in l b o k n s r s n e o h cn
S bb nd M CRAS M GS a g r t m o pe c nh n e e u a C- C l o ih f r s e h e a c m nt
wih t i —y d m i r p ne a r y t he m nit pe c o ho r a
s bb nd M o iid Ge e aie Sd l e u a dfe n r l d ieob Ca c la in( GSC) m eh z n elto M t od, a d h o e e sbe lo ih n t us a m r fa i l ag rt m i S p op s d f r mi —y d a r y b s d s e c n nc me t The ei a lss a d e pe i e t l e uls i e l r o e o nit pe ra a e p e h e ha e n . ortc nay i n x rm n a r s t n r a
Ab ta t Sp e h e ha e e t t iit e ir p on ra so r a au n s e h c m mu c to sr c : e c n nc m ntwih hem n-yp d m c o h ea r y i fg e tv le i pe c o nia in a d s e c e o niin wih m iitpe e ie n p e h rc g to t n-y d d vc s.By e po i g t e M u t c nn lCr s t l ss a m ly n h li ha e o sak Re itntAda ie — ptv
xmos方案
xmos方案简介xmos方案是一种基于XMOS芯片的音频处理解决方案,通过硬件加速和高度可配置的软件处理,提供了高质量的音频处理和分析功能。
该方案可以广泛应用于音频设备、语音识别系统、传感器数据处理等领域。
背景随着数字音频技术的快速发展,人们对音频处理和分析的要求也越来越高。
传统的音频处理方案往往需要借助外部DSP芯片或者复杂的算法来完成,而XMOS 芯片通过其独特的多核架构和高度灵活的软件编程环境,成为了一种更加高效和可定制的音频处理方案。
原理xmos方案的核心是XMOS芯片,该芯片集成了多个处理核心,每个核心都可以独立运行和处理音频数据。
这些核心之间可以通过XMOS的通信接口进行高效的数据交换和协同工作。
通过适当的编程和配置,可以将不同的音频处理任务分配到不同的核心上,从而实现高效的音频处理和分析。
主要特点xmos方案具有以下几个主要特点:高度可配置的软件环境XMOS芯片提供了一个灵活的软件编程环境,开发人员可以根据不同的应用需求进行定制化编程。
这意味着xmos方案可以适应不同的音频处理和分析任务,提供高度定制化的解决方案。
多核架构XMOS芯片内置了多个处理核心,每个核心都具有独立的运算能力和存储资源。
这使得xmos方案可以同时处理多个音频流,实现更高的并行处理能力。
通过合理的任务分配和资源调度,可以提升音频处理和分析的效率。
低功耗设计XMOS芯片采用了先进的功耗管理技术,能够在保证高性能的同时降低功耗消耗。
这使得xmos方案在电池供电设备或者对功耗要求较高的场景下具有更好的应用潜力。
应用场景xmos方案可以应用于多个领域,包括但不限于以下几个方面:音频设备xmos方案可以用于音频处理设备,例如音频接口、音频处理器和音频编解码器等。
通过合理的编程和配置,可以实现高质量的音频采集、回放和处理功能。
语音识别系统xmos方案可以应用于语音识别系统,通过对语音数据的实时处理和分析,可以实现高准确度的语音识别功能。
麦克风阵列声音定位解决方案
传声器的数目和阵列孔径决定了一个阵列实现的复杂程度。阵列的传声器个 数越多,布线方式越复杂。阵列孔径表示的是阵列在空间占据的体积,阵列孔径 越大,结构实现越困难。传声器数目还影响阵列增益。由于阵列是在噪声背景下 检测信号的,阵列增益是用来描述阵列作为空间处理器所提供的信噪比改善程度。 一般来说,传声器数目和阵列增益成正比。
这种方法既能在时域中使用,也能在频域中使用。它在时域中的时间平移等 价于在频域中的相位延迟。在频域处理中,首先使用一个包含自谱和互谱的矩阵, 我们称之为互谱矩阵(Cross-Spectral Matrix,CSM)。在每个感兴趣频率之处, 阵列信号的处理给出了在每个给定的空间扫描网格点上或每个信号到达方向 (Direction ofArrival,DOA)的能量水平。因此,阵列表示了一种与声源分布相 关联的响应求和后的数量。
麦克风阵列声音定位解决方案 噪声源定位简介
噪声源定位意义 噪声源识别是指在同时有许多噪声源或包含许多振动发生部件的复杂声源 情况下,为了确定各个声源或振动部件的声辐射的性能,区分噪声源,并根据他 们对于生产的作用加以分等而进行的测量与分析。人们的听觉器官就是非常好的 识别噪声源的分析器,配合头部扭动运动就相当于一个搭配了运动机构的双麦克 风阵列,具有方向性辨别、频率分析等能力。 定位原理分类 从大类原理上分,噪声源定位系统可分为基于声强声功率测试的定位系统, 以及基于麦克风阵列的定位系统;两种原理 SignalPad 都能支持,此篇文档针 对后者展开说明。 定位系统的组成 噪声源定位系统的标准组成如下图,由 �大部分组成:
红点是噪声源,黑点是麦克风,噪声源到两个麦(如麦 �,麦 �)的时延是 一个常数,通过这个常数,我们可以画出绿色的双曲线,噪声源到麦 �,麦 笟的
科技成果——麦克风阵列声源识别、定向和定位技术
科技成果——麦克风阵列声源识别、定向和定位技术成果简介
利用麦克风阵列技术准确定向声源,采用模式识别技术辨别并区分话音和其它声响,采用时延和几何方法确定声源方位,实时处理,算法稳定,抗噪能力强。
应用于监控摄像头辅助系统(引导摄像头转向异常方向,标定录像带中的异常时刻,异常情况时报警等),室内防盗系统(识别破门破窗等异常声响并录音或报警),办公室夜间防盗系统(识别并定向或定位夜间出现的各类异常声响并录音或报警),交通监控系统,保护区监控系统(如偷猎者方位,非法车辆识别、定位和报警等),视像会议系统中的话者定向,机械异常声响识别和定位,基于麦克风阵列的语音获取系统的话者定向或定位,灾场搜寻系统(机器人载,无人机载,营救人员穿戴)。
项目水平国内领先
成熟程度样机
合作方式
合作开发、专利许可、技术转让、技术入股。
麦克风阵列定位原理
麦克风阵列定位原理
麦克风阵列定位的原理基于多输入多输出(MIMO)技术,通过多个麦克风接收到的信号进行处理,从而确定声源的位置。
具体来说,麦克风阵列定位的原理可以分为以下几个步骤:
1. 麦克风阵列接收声音信号:麦克风阵列由多个麦克风组成,可以接收到多个方向的声音信号。
2. 信号处理:通过对每个麦克风接收到的信号进行时域或频域分析,可以得到该麦克风接收到的声音信号的相位和幅度信息。
3. 计算到达时间差:对于基于时间差的定位算法,可以通过计算多个麦克风接收到的声音信号到达的时间差,得到声源到每个麦克风的距离和方向信息。
4. 计算声源位置:根据多个麦克风接收到的信号的到达时间差和相位信息,可以计算出声源在阵列中的位置坐标。
麦克风阵列定位技术具有定位精度高、抗干扰能力强等优点,被广泛应用于语音识别、声源定位、环境监测等领域。
不同类型的麦克风阵列,如线性麦克风阵列、圆形麦克风阵列、三维矩阵麦克风阵列等,可以适应不同的应用场景和要求。
基于语音识别的无线麦克风阵列信号处理研究
基于语音识别的无线麦克风阵列信号处理研究随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展,语音识别技术也日渐成熟,并且被广泛应用于智能家居、智能客服、智能语音助手等领域。
而在语音识别技术的基础上,又发展出了无线麦克风阵列技术,可以实现优质的语音采集和信号处理,广泛应用于会议室、音频录制等领域。
一、无线麦克风阵列技术的概述无线麦克风阵列技术是利用多个麦克风进行语音信号采集,并通过信号处理技术对采集到的语音信号进行虑波、分离、降噪等处理,以提高语音识别精度,同时也可用于音频录制、会议等场合。
与传统的有线麦克风相比,无线麦克风阵列具备自适应、可扩展、维护成本低等优点。
其由多个无线麦克风节点组成,可以在场景变化时自动调节,提高语音采集效果。
同时,无线通信技术的进步也促进了无线麦克风阵列技术的发展。
二、语音识别技术的发展语音识别是基于自然语言处理技术,通过计算机进行语音信号的模式分类和特征提取,实现对语音信号的准确识别。
随着语音识别技术的不断发展和优化,其识别精度逐渐提高。
传统的语音识别技术通常基于词典匹配、卡尔曼滤波、高斯混合模型等基本算法,但这些算法在面对噪声、语调、口音等情况时容易出现错误。
目前,深度学习等技术的应用很大程度上解决了这些问题,特别是深度神经网络模型在语音识别领域的应用,极大地提高了语音识别的精度和稳定性。
三、无线麦克风阵列与语音识别的结合无线麦克风阵列技术和语音识别技术的结合,可以实现更加可靠和高效的语音信号采集和处理,进而实现更高的语音识别精度。
其中,无线麦克风阵列的信号处理技术是关键。
传统的信号处理技术包括定向图法、自适应波束形成等,可以实现在噪声环境下的信号分离和降噪,利用语音增强技术可以进一步提高识别准确度。
在此基础上,还可以加入深度学习等技术的优化,对特定场景下的语音信号进行模型训练和优化,实现更高的识别精度和稳定性。
四、无线麦克风阵列信号处理技术的研究方向在无线麦克风阵列信号处理技术方面,目前的研究方向主要包括:1. 阵列构型设计和优化。
麦克风阵列信号处理算法研究
麦克风阵列信号处理算法研究麦克风阵列是指由多个麦克风组成的阵列,通过对阵列中麦克风信号的处理,可以实现信号的方向性增强、空间滤波和噪声抑制等效果。
因此,在语音识别、语音增强、远场语音采集等领域都有广泛的应用。
麦克风阵列可以形成的微弱信号从而提高语音识别的准确性。
与单一麦克风相比,麦克风阵列能够对方向性声源进行有效的捕捉,并且可以对噪声进行滤波抑制,对听觉信号进行增强处理。
然而,麦克风阵列系统的性能受多种因素影响,包括麦克风位置、信号处理算法等。
在麦克风阵列信号处理算法中,主要包括波束形成和方向估计两个方面。
波束形成是指对接收到的麦克风信号进行加权和相位校准,从而形成一个指向目标信号的波束;方向估计是指对目标信号的方向进行估计。
波束形成算法是麦克风阵列信号处理算法中的核心内容。
常见的波束形成算法包括广义旁瓣消除(Generalized Sidelobe Canceller,GSC)、最小均方(Minimum Mean Square Error,MMSE)和最大信噪比(Maximum Signal-to-Noise Ratio,MSNR)等。
广义旁瓣消除算法是一种基于自适应滤波的波束形成算法,其主要思想是通过在线更新权重系数,抑制麦克风阵列接收到的信号中的旁瓣干扰。
最小均方算法和最大信噪比算法则是一种基于统计建模的波束形成算法,通过对麦克风阵列中接收到的信号进行统计建模,进而实现信号的增强和噪声的滤波。
除了波束形成算法外,方向估计算法也是麦克风阵列信号处理算法中的重要内容。
常见的方向估计算法包括时延和相位差(Time Delay and Phase Difference,TDPD)算法、最大似然(Maximum Likelihood,ML)算法等。
时延和相位差算法是一种基于时间差信号处理的方向估计算法,可以通过对阵列中麦克风的时间差和相位差进行计算,从而估计目标信号的方向。
最大似然算法则是一种基于概率统计的方向估计算法,通过对阵列中接收到的信号进行统计建模,进而实现目标信号方向的估计。
基于XMOS平台的USB麦克风阵列多声道采集装置[实用新型专利]
专利名称:基于XMOS平台的USB麦克风阵列多声道采集装置专利类型:实用新型专利
发明人:邓自成,邱松晓,杨瑞云
申请号:CN201621241998.5
申请日:20161121
公开号:CN206332831U
公开日:
20170714
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本实用新型公开了基于XMOS平台的USB麦克风阵列多声道采集装置,包括XMOS芯片;与所述XMOS芯片相连的至少一个数字麦克风和/或通过多通道ADC与所述XMOS芯片相连的至少一个模拟麦克风;与所述XMOS芯片里面的USB PHY相连的USB数据线。
与现有技术相比,本实用新型能够实现高达32个的模拟麦克风和数字麦克风;可以实现分板设计,采用标准化的USB接口,保证了信号传输的稳定性,同时解除了对操作系统的CPU的绑定;本实用新型加上了XMOS主控和外部时钟,使得多个麦克风采集的信号能够在时间上一致和同步。
申请人:深圳市木瓜电子科技有限公司
地址:518042 广东省深圳市福田区车公庙天安数码城天发大厦CD座605室
国籍:CN
代理机构:广东广信君达律师事务所
代理人:杨晓松
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XMOS推出支持立体声AEC的XVF3500语音处理器
XMOS推出支持立体声AEC的XVF3500语音处理
器
XMOS推出支持立体声AEC的XVF3500语音处理器,以及世界首款立体声AEC远场线性麦克风阵列解决方案VocalFusion立体声评估套件(XK-VF3500-L33)。
XVF3500语音处理器提供2通道全双工声学回声消除(AEC)。
该解决方案专为在基于语音的智能电视、条形音箱、机顶盒和数字媒体适配器等不断成长的市场中工作的开发人员而设计所有这些市场都需要有立体声AEC来支持整个房间的语音接口解决方案。
独特的是,该解决方案还支持可配置的AEC延迟,而使AEC参考信号可以被准确校准,并使延迟能被调整,从而为现有消费类电子产品提供远场语音售后配件。
XMOS公司总裁兼首席执行官Mark Lippett在评论这一产品发布时表示:该设备和评估套件将进一步推动我们房间边缘的嵌入式语音控制设备的整合,尤其是那些用于高品质音乐和电视控制的设备。
我们期待在下个月在拉斯维加斯举办的美国消费类电子展(CES)上展示这个解决方案。
我们已经具备了最全面的远场拾音解决方案组合,而这一发布进一步巩固了这个地。
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ARM ETH
+
IIS
DSP IIS
AMP + ADC
WIFI ETH USB
XMOS
传统MCU麦克风数量4个为极限
无法准确定位声源和接口单一 ARM+DSP加长开发流程和成本增加
实现可达16个PDM/I2S数字麦克风接口 麦克风阵列定位和跟踪说话人位置 多种DSP音频处理算法,远场拾音,噪音回音 消除,获取纯净声源 单芯片处理,可固化高性能音频处理算法, 减短软硬件设计周期、降低硬件成本
IIS/ PDM IIS
本地离线方案
XMOS MCU
IIS/ PDM
IIS
8个数字或者模拟麦克风
8个数字或者模拟麦克风
灵活多种麦克风的阵元,精度更高 可选云端联网,本地离线方式
多种阵列阵型,灵活适应产品结构 单处理器解决,简洁的硬件和降成
主控资源介绍
xCORE logical core
USB 2.0
SRAM USB 2.0
xCORE logical core
SRAM
OTP
xCORE logical core
OTP
FLASH
SRAM
RGMII
xTIME scheduler
麦克风阵列方案对比
其他的方案 我们的方案
PDM/IIS PDM/IIS PDM/IIS PDM/IIS PDM/IIS PDM/IIS PDM/IIS PDM/IIS
消除设备本身发出的音频回声干扰
多声源定位
给出多个目标说话人的方位信息
波束形成
将录音波束聚焦至目标说话人方位,抑制其他方位的声音
声源分离
对同时出现的多个声源进行分离,分别进行语音识别
多通道语音增强
将多路信息组合为一路信号,抑制环境噪声、增强语音信号
语音唤醒/打断
通过呼唤“名字”开启交互过程
应用场景
会议讨论系统 车载系统 游戏娱乐
核心
多个核心,单芯片可以实现16个核心 每个核并行运行,16核累加速度为2000MIPS
I/O pins Hardware Response Ports
引脚
Hardware Response Ports xCORE logical core xCORE logical core xCORE logical core xCORE logical core
麦克风阵列
方案介绍
深圳市木瓜电子科技有限公司
麦克风阵列介绍
就知道是你的声音
在混响的环境 在5米远的距离
在嘈杂的人群
利用8路麦克风阵列,使用复杂的声音处理算法技术 解决复杂声学下的远场拾音问题,让声音更加纯净
麦克风阵列介绍
云端联网方案
云服务器 语音识别系统 FLASH ET H US Wi B Fi XMOS MCU
硬件参数
麦克风阵元数量灵活多种
可配置7/8、11/12、15/16路麦克风阵列输入
麦克风组合阵型灵活多种
可组合圆型、方型、线型等不同的阵列形状
音频数据传输方式灵活多种
可选择WiFi、ETH和USB接云端进行语音识别
高性能单芯片处理
单芯片2000MIPS速度,处理算法,通讯接口、命令控制
算法参数
多通道回声消除
快速直达您想看的频道或节目 语音搜索电影、电视节目等内容
智能电视
麦克风阵列效果
小牧,央视一台
回声消除
噪声抑制 小牧,央视一台
电视回声,环境噪声消除 语音唤醒,定位目标声音,提高指向性
远场拾音,增益目标声源 多目标声源定位和波束形成,聚焦和增益多声源
会议系统
方案对比
传统的多个节点麦克风 需要手动操作及繁冗的安装 使用不方便,发言人声音参杂
通讯
xCORE logical core xCORE logical core xCORE logical core xCORE logical core
JTAG
RGMII
每个核心之间的通讯通过通道通讯 通道通讯可以单指令、高实时完成传输 512KB RAM,每个核共同使用 USB PHY,集成USB 2.0收发器 千兆以太网控制器 20个timer,用于延时、中断、时序
智能电视
智能家居
安防控制
智能电视
传统方案
复杂的TV频道选项系统 不智能的遥控器界面操作 极端难用的节目内容搜索方式 需要长时间繁琐操作才能完成搜索 操作,基本个别产品使用语音遥控 器,也深受操作方式不自然、遥控 器电量消耗过快等因素的困扰
智能电视
麦克பைடு நூலகம்阵列方案
小牧,我要看央视一台
远场条件下纯自然声音操控方式 语音唤醒、语音操作、语音交互
可以自动聚焦单个或者多个目标音源
消除噪音、回声和背景声等干扰声音 定位和增益发言人声音,转录成文字
声源分离和说话人识别,可身份识别
家庭管家
声控玩游戏
声控播放
家庭管家
聊天 声音识别操控家电 声控调温
用声音聊天、播放音乐、玩游戏
xTIME scheduler
32个1bit端口任意配置组合的串行引脚 4bit,8bit,16bit,32bit端口配置并行端口
xCONNECT switch
PLL
xCONNECT switch
xCORE logical core
xCORE logical core c xCORE logical core xCORE logical core xCORE logical core xCORE logical core