MEMS麦克风阵列：音频定位与识别关键技术

本文档探讨了一种利用微机电系统(MEMS)麦克风阵列进行音频或语音信源定位和识别的技术方案。在现代信息技术中，自动语音识别、语音模式识别以及说话人识别应用对噪声抑制和信源定位的准确性有极高的需求。MEMS麦克风阵列因其小型化、低功耗和高灵敏度的特点，成为了音频处理领域的热门选择。 前言部分阐述了信源定位的重要性，特别是在嘈杂环境中，它作为音频信号处理的预处理步骤，能够显著提高语音识别系统的鲁棒性和性能。通过MEMS麦克风阵列，系统能够捕捉到来自不同角度的声音，并通过算法计算出声源的方向，实现类似智能麦克风的功能，如CC（交叉相关性）、PHAT（声压级时延函数）和ML（匹配滤波器）等技术的应用。 系统框架分为几个关键部分：首先，音频方向测定子系统利用麦克风阵列技术来估计声音的来源；其次，数据融合子系统整合这些方向信息，通过算法确定最可能的声源；接着，自动语音识别子系统优化音频信号，提高主要声源的信号质量，降低背景噪音；最后，自动说话人确认子系统识别关键词并匹配说话人的特征，进一步验证说话人的身份。 在遇到语音识别失败的情况时，系统会返回到数据融合阶段，重新估计语音方向并调整麦克风阵列的方向，以提高识别的准确率。这种技术方案不仅提升了音频信号处理的精度，而且实现了音频定位和说话人识别的无缝集成，对于提升智能设备在嘈杂环境中的语音交互能力具有重要意义。