智能家居电声系统面临复杂的室内声学环境挑战,因此需要高效处理噪声干扰并提供自然清晰的语音交互体验。为了实现高保真声音采集与还原、降低系统功耗等目标,分别对环形麦克风阵列、多单元扬声器系统与自适应功率放大系统、低功耗数字...智能家居电声系统面临复杂的室内声学环境挑战,因此需要高效处理噪声干扰并提供自然清晰的语音交互体验。为了实现高保真声音采集与还原、降低系统功耗等目标,分别对环形麦克风阵列、多单元扬声器系统与自适应功率放大系统、低功耗数字信号处理器(digital signal processor,DSP)与异构计算架构进行设计,通过波束形成与声源定位、多源声音分离与信号增强等技术,结合空间自适应声场重建与补偿技术实现房间声学传递函数优化,利用场景感知的低功耗处理与多级能效管理抑制环境噪声并还原声场特性。系统在3种典型场景测试中远场语音识别率为94.2%~96.9%、全向声场均匀度评分为8.7~9.2分、平均功耗为2.3~2.9 W,显著优于市场产品均值。展开更多
文摘智能家居电声系统面临复杂的室内声学环境挑战,因此需要高效处理噪声干扰并提供自然清晰的语音交互体验。为了实现高保真声音采集与还原、降低系统功耗等目标,分别对环形麦克风阵列、多单元扬声器系统与自适应功率放大系统、低功耗数字信号处理器(digital signal processor,DSP)与异构计算架构进行设计,通过波束形成与声源定位、多源声音分离与信号增强等技术,结合空间自适应声场重建与补偿技术实现房间声学传递函数优化,利用场景感知的低功耗处理与多级能效管理抑制环境噪声并还原声场特性。系统在3种典型场景测试中远场语音识别率为94.2%~96.9%、全向声场均匀度评分为8.7~9.2分、平均功耗为2.3~2.9 W,显著优于市场产品均值。
