開源麥克風陣列演算法

1. 考研復試麥克風陣列多少合適

調試到2麥，降噪效果最好。麥克風陣列(Microphone Array)，從字面上，指的是麥克風的排列。也就是說由一定數目的聲學感測器(一般是麥克風)組成，用來對聲場的空間特性進行采樣並處理的系統。
早在20世紀70、80年代，麥克風陣列已經被應用於語音信號處理的研究中，進入90年代以來，基於麥克風陣列的語音信號處理演算法逐漸成為一個新的研究熱點。而到了「聲控時代」，這項技術的重要性顯得尤為突出。

2. 瑞芯微AI語音助手晶元，在麥克風陣列演算法上有區別嗎

爭議當然有啦，具體的你可以去
創易棧
上看，創易棧聯合科大訊飛關於訊飛麥克風陣列實戰沙龍的視頻已經上傳。有興趣可以去看看
再看看別人怎麼說的。

3. 麥克風陣列3和麥克風陣列6有什麼區別

3就是三個麥克風組成的,基本上是線性陣列,一條直線上排列,6個可以是線性陣列(2排)也可以是平面陣列(正六邊型).比如小愛音箱上的,8個可以構成立體陣列(上下2層,每層4個),所有陣列都需要信號處理器進行處理,這里涉及一個演算法好壞,能力也不一樣.
有什麼區別呢?6個麥克風方向性更強,藉助信號處理器(DSP)剔除周邊雜音的能力更強,比如說三個麥克風陣列的最終聲音角度如果是15度這樣狹窄,那6個構成的陣列就只有10度了.
如果在2者音選擇,就選擇6個的.

4. 陣列麥克風有幾個聲道，有什麼區別

麥克風陣列是什麼？

麥克風陣列（Microphone Array），從字面上，指的是麥克風的排列。也就是說由一定數目的聲學感測器（一般是麥克風）組成，用來對聲場的空間特性進行采樣並處理的系統。

早在20世紀70、80年代，麥克風陣列已經被應用於語音信號處理的研究中，進入90年代以來，基於麥克風陣列的語音信號處理演算法逐漸成為一個新的研究熱點。而到了「聲控時代」，這項技術的重要性顯得尤為突出。

麥克風陣列能幹什麼？

1.語音增強（Speech Enhancement）

語音增強是指當語音信號被各種各樣的雜訊(包括語音)干擾甚至淹沒後，從含雜訊的語音信號中提取出純凈語音的過程。所以DingDong在嘈雜環境下，也能准確識別語音指令。

通過麥克風陣列波束形成做語音提取和分離

利用麥克風陣列做信號的提取和分離主要有以下幾種方式：

(1)基於波束形成的方法，即通過向不同方向的聲源分別形成拾音波束，並且抑制其他方向的聲音，來進行語音提取或分離；

(2)基於傳統的盲源信號分離（Blind Source Separation）的方法進行，主要包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和基於獨立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的方法。

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5. 創維電視陣列麥克風是什麼意思

就是將兩個麥克風的信號耦合為一個信號。
簡單來說就是在兩個麥克風的正前方形成一個接收區域，進而削減兩個麥克風側向的收音效果。
早在20世紀70、80年代，麥克風陣列已經被應用於語音信號處理的研究中。
進入90年代以來，基於麥克風陣列的語音信號處理演算法逐漸成為一個新的研究熱點。
而到了「聲控時代」，這項技術的重要性顯得尤為突出。

6. 陣列麥克風有哪些技術

麥克風陣列具有對遠場干擾雜訊很強的抑製作用，應用於便攜IT設備如PDA、GPS、NB、手機等在較大雜訊環境中使用時表現出較好的效果。小型麥克風陣列由一組麥克風單元在一個小范圍內按照一定空間分布組合而成，由於它在雜訊環境下具有良好的信號採集性，因此越來越受到聲學應用領域的關注。麥克風陣列具有對遠場干擾雜訊很強的抑製作用，應用於便攜IT設備如PDA、GPS、NB、手機等在較大雜訊環境中使用時表現出較好的效果。小型麥克風陣列由一組麥克風單元在一個小范圍內按照一定空間分布組合而成，由於它在雜訊環境下具有良好的信號採集性，因此越來越受到聲學應用領域的關注。通過演算法控制，麥克風陣列在搜索到講話者的位置之後可以將波束指向當前的講話者。麥克風陣列這種極強的智能指向性功能可以顯著降低周邊環境雜訊及回聲的影響。

7. 通過麥克風陣列及其演算法，可以實現以下哪些功能

一般來說，基於麥克風陣列的聲源定位演算法劃分為三類：一是基於波束形成的方法；
二是基於高解析度譜估計的方法；
三是基於聲達時延差（TDOA）的方法。
基於最大輸出功率的可控波束形成技術Beamforming，它的基本思想就是將各陣元採集來的信號進行加權求和形成波束，通過搜索聲源的可能位置來引導該波束，修改權值使得傳聲器陣列的輸出信號功率最大。
這種方法既能在時域中使用，也能在頻域中使用。
它在時域中的時間平移等價於在頻域中的相位延遲。
在頻域處理中，首先使用一個包含自譜和互譜的矩陣，稱之為互譜矩陣（Cross-Spectral Matrix，CSM）。
在每個感興趣頻率之處，陣列信號的處理給出了在每個給定的空間掃描網格點上或每個信號到達方向（Direction ofArrival，DOA）的能量水平。
因此，陣列表示了一種與聲源分布相關聯的響應求和後的數量。
這種方法適用於大型麥克風陣列，對測試環境適應性強。
GLFore的acam100就是這個原理。

8. 有哪些開源的回聲消除演算法

關於聲學回聲的演算法其實在美國貝爾實驗室60年代就有這方面的理論基礎，但是受到處理器元件的計算速度限制，一直到上世紀90年代才投入正式運用；聲學回聲消除演算法——分為線性消除和非線性消除兩個部分，線性部分最多能抵消40dB，剩下的就要靠非線性來處理了（目前能處理到20dB),國際上處理AEC（聲學回聲）的及格線是45dB，這方面比較專業的國外公司有POLYCOM，國內的有朗谷、速嵌，浙大也有此方面的研究。背景噪音消除演算法上世紀70年代就在使用雜訊門的辦法來處理，但是需要預先設置雜訊門的閥值，遇到環境改變的情況，往往需要重新設置；第二種是採用麥克風陣列的演算法來處理，典型的晶元有AUDIENCE（用於IPHONE4手機，華為、三星、摩托羅拉智能手機都在使用），國內的FORTMEDIA晶元，都是使用2-3支以上的麥克風來處理，一支麥克風來採集人聲，另外的麥克風用於採集背景噪，在DSP中產生一個等幅反向的波形來抵消背景噪音；還有一個就是源自日本理化學所為日本機器人做的研究，語音分離技術，從控制論角度出發使用AI（人工智慧演算法）來區分噪音和語音（兩種音源有不同的特徵信號），使用自適應濾波濾除背景噪音，最大能消除15dB的背景噪音，使用單麥克風就可以實現消噪。。另外webrtc現在用的是以前GIPS的，挺好使。還有skype的回聲消除做的不錯，另外雅馬哈和JBL的做的也不錯，但是消耗非常大。另外還有speex與webrtc的aec，aecm再比如：OpenSSL，CyaSSL，jsCrypto，pidCrypt ，Botan 等等。