将数据送入音频转换模块，进行模拟语音数据和数字语音数据之间的转换；语音增强模块通过数字信号处理器向音频转换模块中的音频编解码芯片发送控制信号，将音频转换模块传输过来的语音信号进行处理及其控制语音信号的传输；后处理过的数字语音信号送入翻译模块，按照用户选择的目标语言进行实时翻译；翻译后的文字数据、声音数据通过文字或者音频的方式传递给用户。声音采集模块包括麦克风阵列、信号放大电路、带通滤波器、电源管理电路；麦克风阵列包括两个麦克风，两个麦克风之间的间隔设置为15mm；信号放大电路包括两级放大电路，其中一级放大电路设置在麦克风阵列与带通滤波器之间，二级放大电路设置在带通滤波器之后；带通滤波器包括由二阶低通电路、二阶高通电路组成，一级放大电路传入的声信号，经过带通滤波器滤波后，声信号通过二级放大电路进行放大，使滤波后的信号达到预设的电压范围；由麦克风阵列采集的声信号通过一级放大电路、带通滤波器、二级放大电路进行放大、工频滤波处理、放大升压处理后送入音频转换模块中进行数模转换；电压管理电路同时为声音采集模块、音频转换模块、语音增强模块供电；本发明实施例中。麦克风阵列是由一定数目的麦克风组成，对声场的空间特性进行采样并滤波的系统。江苏信息化麦克风阵列内容
混响是建筑声学中要重点考虑的问题演讲厅要短一些的混响时间，比如北京学术报告厅混响时间为1s交响乐则需要长一些的混响时间，比如上海音乐厅混响时间为，维也纳音乐厅为过大的混响会带来音素的交叠掩蔽现象，严重影响语音识别效果，尤其是远距离语音识别。目前主流采用麦克风阵列+深度学习的方式来进行去混响。线性麦克风阵列加性麦克风阵列(AdditiveMicrophoneArray)阵列的输出是各阵元的加权和优波束方向可调结构简单、方便布局适用于车载、家电等场合差分麦克风阵列(DifferentialMicrophoneArray)阵列的输出是两两麦克风之间的加权相减波束方向只能在末端方向适用于耳机通话等场合平面麦克风阵列平面麦克风阵列(PlanarMicrophoneArray)实现平面360度等效拾音麦克风个数越多，空间划分越精细，语音增强和降噪效果越好用于智能音箱和交互机器人上立体麦克风阵列立体阵列麦克风(3-DMicrophoneArray)真正实现全空间360度无损拾音解决了平面阵高俯仰角信号响应差的问题麦克风阵列发展趋势多传感器的融合。声学麦克风，光学麦克风，骨传导麦克风的多模态降噪。提高信噪比，以及适应不同的环境。分布式麦克风阵列。客厅，卧室，厨房，餐厅，手持各类麦克风的数据实时融合处理。河北量子麦克风阵列标准至于麦克风阵列的阵元数量，也就是麦克风数量，可以从2个到上千个不等。
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。阵列增益：这个比较容易理解，主要是解决拾音距离的问题，若信号较小，语音识别同样不能保证，通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。模型匹配：这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配，语音交互是一个完整的信号链，从麦克风阵列开始的语音流不可能割裂的存在，必然需要模型匹配在一起。实际上，效果较好的语音交互麦克风阵列，通常是两套算法，一套内嵌于硬件实时处理，另外一套服务于云端匹配语音处理。由8个MIC组成的麦克风阵列麦克风阵列的技术趋势语音信号其实是不好处理的，我们知道信号处理大多基于平稳信号的假设，但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的，是典型的非平稳态过程。幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对稳定（语音分帧），因而可以将其看作是一个准稳态过程，也就是说语音信号具有短时平稳的特性，这才能用主流信号处理方法对其处理。从这点来看，麦克风阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限，也包括声学的非线性处理（现在基本忽略非线性效应），因此基础研究的突破才是未来的根本。另外一个趋势就是麦克风阵列的小型化，麦克风阵列受制于半波长理论的限制。
现在的口径还是较大，声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距，但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个麦克风其实并非成本问题，而是ID设计的考虑。实际上，借鉴雷达领域的合成孔径方法，麦克风阵列可以做的更小，而且这种方法已经在领域成熟验证，移植到消费领域只是时间问题。还有一个趋势是麦克风阵列的低成本化，当前无论是2个麦克风还是4、6个麦克风阵列，成本都是比较高的，这影响了麦克风阵列的普及。低成本化不是简单的更换芯片器件，而是整个结构的重新设计，包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下，并非2个麦克风的阵列成本就便宜，实际上2个和4个麦克风阵列的相差不大，2个麦克风阵列的成本也要在60元左右，但是这还不包含进行回声抵消的硬件成本，若综合比较，实际上成本相差不大。特别是今年由于新技术的应用，多麦克风阵列的成本下降非常明显。再多说一个趋势就是多人声的处理和识别，其中典型的是鸡尾酒会效应，人的耳朵可以在嘈杂的环境中分辨想要的声音，并且能够同时识别多人说话的声音。现在的麦克风阵列和语音识别还都是单人识别模式，距离多人识别的目标还很远。前面提到了现在的算法思想主要是“抑制”，而不是“利用”。阵列的维度、阵元的个数、阵元间距都会影响麦克风阵列定位算法的定位精度与运算速度。
语音识别技术领域，具体为一种基于麦克风阵列的智能语音转文字及同声翻译系统。背景技术：在现在的国际化背景下，我们与国际友人沟通的契机越来越多，然而不同国籍的人的母语不同，不同的语言是沟通中的一个巨大障碍；尽管翻译软件、同声翻译软件都已经出现，但是在嘈杂环境中，因为竞争声源的存在，低信噪比(snr)的声源使得语音转文字的效果、同声翻译软件的翻译效果一直不是很理想。国内已经有了一些相关的发明、以及相关的应用软件。在前端去噪方面，该方法构建了一个基于时频掩蔽的mvdr波束形成器；由于该方法采用的四元麦克风阵列的硬件电路比较复杂，占用空间大，因此并没有小型化和便携性设备产生，在同声翻译领域的实际应用中是有限制的。该方法以传统的双麦克风波束形成法为基础，通过对前向的目标信号进行估算以及维纳滤波，获得增强的语音信号，但是若环境中存在多个竞争性语音噪声，该方法的性能将无法保证。目前市面上已有的语音识别app。立体阵列麦克风(3-DMicrophoneArray)真正实现全空间360度无损拾音解决了平面阵高俯仰角信号响应差的问题。内蒙古移动麦克风阵列特征
这里只讨论有一定形状规则的麦克风阵列。江苏信息化麦克风阵列内容
麦克风阵列波束形成，是对各阵元的输出进行时延或相位补偿、幅度加权处理，以形成指向特定方向的波束。在远场模型中，假设输入是一个平面波。设传播方向为θ，时域频率(弧度)为ω，声音在介质中的传播速度为c，对于在一个局部均匀的介质里传播的平面波，定义波束k为k=ωsinθ/c=2sinθ/λ，其中λ是对应于频率ω的波长。由于信号到达不同的传感器的时间不同，则阵列接收到的信号可表示为f(t)=[f(t-τ0)f(t-τ1)…f(t-τN-1)]T=[exp(jω(t-kτ0))exp(jω(t-kτ1))…exp(jω(t-kτN-1))]T其中τn为第n个阵元接收到的信号相对于参考点的时延，N为阵元个数，T表示转置。定义v(k)=[e-jωkτ0e-jωkτ1…e-jωkτN-1]T矢量v包含了阵列的空间特征，称为阵列流行矢量。则f(t)可表示为f(t)=ejωtv(k)。阵列处理器对一个平面波的响应为y(t,k)=HT(ω)v(k)ejωt其中H(ω)是滤波器系数向量的傅里叶变换。符号y(t,k)强调了输出和输入波数k的关系。时域上的相关性体现在输出是一个复指数，和输入平面波有相同的频率。在频域上式可表示为Y(ω,k)=HT(ω)v(k)。注意此处ω对应单一的输入频率，所以是窄带的。阵列的空时处理关系完全可以由上式的右端描述，称为阵列的频率-波数响应函数。江苏信息化麦克风阵列内容