开源麦克风阵列算法

1. 考研复试麦克风阵列多少合适

调试到2麦，降噪效果最好。麦克风阵列(Microphone Array)，从字面上，指的是麦克风的排列。也就是说由一定数目的声学传感器(一般是麦克风)组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。
早在20世纪70、80年代，麦克风阵列已经被应用于语音信号处理的研究中，进入90年代以来，基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。而到了“声控时代”，这项技术的重要性显得尤为突出。

2. 瑞芯微AI语音助手芯片，在麦克风阵列算法上有区别吗

争议当然有啦，具体的你可以去
创易栈
上看，创易栈联合科大讯飞关于讯飞麦克风阵列实战沙龙的视频已经上传。有兴趣可以去看看
再看看别人怎么说的。

3. 麦克风阵列3和麦克风阵列6有什么区别

3就是三个麦克风组成的,基本上是线性阵列,一条直线上排列,6个可以是线性阵列(2排)也可以是平面阵列(正六边型).比如小爱音箱上的,8个可以构成立体阵列(上下2层,每层4个),所有阵列都需要信号处理器进行处理,这里涉及一个算法好坏,能力也不一样.
有什么区别呢?6个麦克风方向性更强,借助信号处理器(DSP)剔除周边杂音的能力更强,比如说三个麦克风阵列的最终声音角度如果是15度这样狭窄,那6个构成的阵列就只有10度了.
如果在2者音选择,就选择6个的.

4. 阵列麦克风有几个声道，有什么区别

麦克风阵列是什么？

麦克风阵列（Microphone Array），从字面上，指的是麦克风的排列。也就是说由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

早在20世纪70、80年代，麦克风阵列已经被应用于语音信号处理的研究中，进入90年代以来，基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。而到了“声控时代”，这项技术的重要性显得尤为突出。

麦克风阵列能干什么？

1.语音增强（Speech Enhancement）

语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰甚至淹没后，从含噪声的语音信号中提取出纯净语音的过程。所以DingDong在嘈杂环境下，也能准确识别语音指令。

通过麦克风阵列波束形成做语音提取和分离

利用麦克风阵列做信号的提取和分离主要有以下几种方式：

(1)基于波束形成的方法，即通过向不同方向的声源分别形成拾音波束，并且抑制其他方向的声音，来进行语音提取或分离；

(2)基于传统的盲源信号分离（Blind Source Separation）的方法进行，主要包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和基于独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的方法。

TGMZ天歌魅尊

5. 创维电视阵列麦克风是什么意思

就是将两个麦克风的信号耦合为一个信号。
简单来说就是在两个麦克风的正前方形成一个接收区域，进而削减两个麦克风侧向的收音效果。
早在20世纪70、80年代，麦克风阵列已经被应用于语音信号处理的研究中。
进入90年代以来，基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。
而到了“声控时代”，这项技术的重要性显得尤为突出。

6. 阵列麦克风有哪些技术

麦克风阵列具有对远场干扰噪声很强的抑制作用，应用于便携IT设备如PDA、GPS、NB、手机等在较大噪声环境中使用时表现出较好的效果。小型麦克风阵列由一组麦克风单元在一个小范围内按照一定空间分布组合而成，由于它在噪声环境下具有良好的信号采集性，因此越来越受到声学应用领域的关注。麦克风阵列具有对远场干扰噪声很强的抑制作用，应用于便携IT设备如PDA、GPS、NB、手机等在较大噪声环境中使用时表现出较好的效果。小型麦克风阵列由一组麦克风单元在一个小范围内按照一定空间分布组合而成，由于它在噪声环境下具有良好的信号采集性，因此越来越受到声学应用领域的关注。通过算法控制，麦克风阵列在搜索到讲话者的位置之后可以将波束指向当前的讲话者。麦克风阵列这种极强的智能指向性功能可以显着降低周边环境噪声及回声的影响。

7. 通过麦克风阵列及其算法，可以实现以下哪些功能

一般来说，基于麦克风阵列的声源定位算法划分为三类：一是基于波束形成的方法；
二是基于高分辨率谱估计的方法；
三是基于声达时延差（TDOA）的方法。
基于最大输出功率的可控波束形成技术Beamforming，它的基本思想就是将各阵元采集来的信号进行加权求和形成波束，通过搜索声源的可能位置来引导该波束，修改权值使得传声器阵列的输出信号功率最大。
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，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。
这种方法适用于大型麦克风阵列，对测试环境适应性强。
GLFore的acam100就是这个原理。

8. 有哪些开源的回声消除算法

关于声学回声的算法其实在美国贝尔实验室60年代就有这方面的理论基础，但是受到处理器元件的计算速度限制，一直到上世纪90年代才投入正式运用；声学回声消除算法——分为线性消除和非线性消除两个部分，线性部分最多能抵消40dB，剩下的就要靠非线性来处理了（目前能处理到20dB),国际上处理AEC（声学回声）的及格线是45dB，这方面比较专业的国外公司有POLYCOM，国内的有朗谷、速嵌，浙大也有此方面的研究。背景噪音消除算法上世纪70年代就在使用噪声门的办法来处理，但是需要预先设置噪声门的阀值，遇到环境改变的情况，往往需要重新设置；第二种是采用麦克风阵列的算法来处理，典型的芯片有AUDIENCE（用于IPHONE4手机，华为、三星、摩托罗拉智能手机都在使用），国内的FORTMEDIA芯片，都是使用2-3支以上的麦克风来处理，一支麦克风来采集人声，另外的麦克风用于采集背景噪，在DSP中产生一个等幅反向的波形来抵消背景噪音；还有一个就是源自日本理化学所为日本机器人做的研究，语音分离技术，从控制论角度出发使用AI（人工智能算法）来区分噪音和语音（两种音源有不同的特征信号），使用自适应滤波滤除背景噪音，最大能消除15dB的背景噪音，使用单麦克风就可以实现消噪。。另外webrtc现在用的是以前GIPS的，挺好使。还有skype的回声消除做的不错，另外雅马哈和JBL的做的也不错，但是消耗非常大。另外还有speex与webrtc的aec，aecm再比如：OpenSSL，CyaSSL，jsCrypto，pidCrypt ，Botan 等等。