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產品型號：YANHE-MIX-6
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產品價格：
折 扣 率： 0
最后更新：2021-10-28
關 注 度：2572
生產企業：深圳市言禾電子科技有限公司
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產品詳細介紹聲源定位：
聲源定位技術在人工智能領域應用廣泛，利用麥克風陣列來形成空間笛卡爾坐標系，根據不同的線性陣列，平面陣列和空間陣列，來確定聲源在空間中的位置。智能設備首先可以對聲源的位置做進一步的語音增強，當智能設備獲取你的位置信息可以結合其他的傳感器進行進一步的智能體驗，比如機器人會聽到你的呼喚走到你的身邊，視頻設備會聚焦鎖定說話人等等。了解聲源定位技術之前，我們需要了解近場模型和遠場模型。
回音消除：
一般來說，超過100毫秒時延的混響，人類能夠明顯區分出，似乎一個聲音同時出現了兩次，我們就叫做回聲，比如天壇著名的回聲壁。實際上，這里所指的是語音交互設備自己發出的聲音，比如Echo音箱，當播放歌曲的時候若叫Alexa，這時候麥克風陣列實際上采集了正在播放的音樂和用戶所叫的Alexa聲音，顯然語音識別無法識別這兩類聲音。回聲抵消就是要去掉其中的音樂信息而只保留用戶的人聲。
噪聲抑制：
語音識別倒不需要完全去除噪聲，相對來說通話系統中需要的技術則是噪聲去除。這里說的噪聲一般指環境噪聲，比如空調噪聲，這類噪聲通常不具有空間指向性，能量也不是特別大，不會掩蓋正常的語音，只是影響了語音的清晰度和可懂度。這種方法不適合強噪聲環境下的處理，但是應付日常場景的語音交互足夠了。
混響消除：
混響在語音識別中是個蠻討厭的因素，混響去除的效果很大程度影響了語音識別的效果。我們知道，當聲源停止發聲后，聲波在房間內要經過多次反射和吸收，似乎若干個聲波混合持續一段時間，這種現象叫做混響。混響會嚴重影響語音信號處理，比如互相關函數或者波束主瓣，降低測向精度。
波束形成：
波束形成是通用的信號處理方法，這里是指將一定幾何結構排列的麥克風陣列的各麥克風輸出信號經過處理（例如加權、時延、求和等）形成空間指向性的方法。波束形成主要是抑制主瓣以外的聲音干擾，這里也包括人聲，比如幾個人圍繞Echo談話的時候，Echo只會識別其中一個人的聲音。
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| 加入時間：2021-10-28
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