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产品型号：YANHE-MIX-6
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折 扣 率： 0
最后更新：2021-10-28
关 注 度：2645
生产企业：深圳市言禾电子科技有限公司
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产品详细介绍声源定位：
声源定位技术在人工智能领域应用广泛，利用麦克风阵列来形成空间笛卡尔坐标系，根据不同的线性阵列，平面阵列和空间阵列，来确定声源在空间中的位置。智能设备首先可以对声源的位置做进一步的语音增强，当智能设备获取你的位置信息可以结合其他的传感器进行进一步的智能体验，比如机器人会听到你的呼唤走到你的身边，视频设备会聚焦锁定说话人等等。了解声源定位技术之前，我们需要了解近场模型和远场模型。
回音消除：
一般来说，超过100毫秒时延的混响，人类能够明显区分出，似乎一个声音同时出现了两次，我们就叫做回声，比如天坛著名的回声壁。实际上，这里所指的是语音交互设备自己发出的声音，比如Echo音箱，当播放歌曲的时候若叫Alexa，这时候麦克风阵列实际上采集了正在播放的音乐和用户所叫的Alexa声音，显然语音识别无法识别这两类声音。回声抵消就是要去掉其中的音乐信息而只保留用户的人声。
噪声抑制：
语音识别倒不需要完全去除噪声，相对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除。这里说的噪声一般指环境噪声，比如空调噪声，这类噪声通常不具有空间指向性，能量也不是特别大，不会掩盖正常的语音，只是影响了语音的清晰度和可懂度。这种方法不适合强噪声环境下的处理，但是应付日常场景的语音交互足够了。
混响消除：
混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素，混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果。我们知道，当声源停止发声后，声波在房间内要经过多次反射和吸收，似乎若干个声波混合持续一段时间，这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处理，比如互相关函数或者波束主瓣，降低测向精度。
波束形成：
波束形成是通用的信号处理方法，这里是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各麦克风输出信号经过处理（例如加权、时延、求和等）形成空间指向性的方法。波束形成主要是抑制主瓣以外的声音干扰，这里也包括人声，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。
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| 加入时间：2021-10-28
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