我们需要用到loopback这个工具，可以免费试用一段时间，你可以去其他地方获取嗯，不可描述
AI 研习社按：人工智能当前正处于爆发阶段，语音交互作为人工智能的重要组成部分正在各行业全面的落地，在人机进行语音交互的过程中，机器需要通过耳朵实现听觉的作用。
据一份IHS Markit公司的报告，苹果公司的Siri等语音助手产品均受制于麦克风硬件技术的发展而停滞不前。 不过，Siri的发展瓶颈真的只有麦克风这一个吗？此前，美国某科技博客曾发表一篇署名丹·卡
亚马逊Echo和Echo Dot智能音箱获得了成功，它已经使语音命令（通常称为语音UI或语音UI）出现在了新技术产品中。在每一部智能手机和平板电脑上，大多数新型汽车上，以及快速增长的音频产品中，都有这个功能。最终，大多数家用电器，音频和视频产品，甚至像健身跟踪器这样的可穿戴设备，最终也都会有语音命令功能。
实现项目量产过程中，要测试一些外设，比如智能音箱的麦克风测试，测试麦克风的步骤比较复杂，比如验证麦克风的一致性，降噪算法等等，这里只是初步验证下麦克风的好坏，验证麦克风的好坏无非就是录音，然后查看录音文件数据。
空调、空气净化器、扫地机器人启动了，手机收到了电商平台的扣款提示，甚至你外面的车库门也已然洞开……
随着 Android 6.0 Marshmallow 的部署，华为 Nexus 6P 的往返音频延迟大大改善了 18 毫秒，HTC Nexus 9 的时钟延迟为 15 毫秒。在上一篇文章中提到，10毫秒以内的环路延迟才能被称为专业音频。
20世纪80年代以来，麦克风阵列信号处理技术得到迅猛的发展，并在雷达、声纳及通信中得到广泛的应用。这种阵列信号处理的思想后来应用到语音信号处理中。在国际上将麦克风阵列系统用于语音信号处理的研究源于1970年。1976年，Gabfid将雷达和声纳中的自适应波束形成技术直接应用于简单的声音获取问题。1985年，美国AT&T/Bell实验室的Flanagan采用21个麦克风组成现行阵列，首次用电子控制的方式实现了声源信号的获取，该系统采用简单的波束形成方法，通过计算预先设定位置的能量，找到具有最大能量的方向。同年，Flanagan等人又将二维麦克风阵列应用于大型房间内的声音拾取，以抑制混响和噪声对声源信号的影响。由于当时技术的制约，使得该算法还不能够借助于数字信号处理技术以数字的方式实现，而主要采用了模拟器件实现，1991年，Kellermann借助于数字信号处理技术，用全数字的方式实现了这一算法，进一步改善了算法的性能，降低了硬件成本，提高了系统的灵活性。随后，麦克风阵列系统已经应用于许多场合，包括视频会议、语音识别、说话人识别、汽车环境语音获取、混响环境声音拾取、声源定位和助听装置等。目前，基于麦克风阵列的语音处理技术正成为一个新的研究热点，但相关应用技术还不成熟。
本文介绍麦克风典型应用电路和注意事项。应用电路设计的好坏，会直接影响麦克风的输出性能，从而影响用户的使用体验。
一次偶然的邂逅,让我知道了TRTC实时音视频这个神奇的东西,于是便开始研究起来这个鬼东西,接下来将详细记录一下开发过程,以便后期使用.
捷通华声通过为企业推出更为贴心的全套灵云语音交互解决方案，以及为开发者提供的灵云麦克风阵列SDK、灵云麦克风阵列开发板、灵云种子SDK、灵云语音识别SDK、语音合成SDK、语义理解SDK 等等众多相关
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
声源定位 一．简介 声音定位是人们感知周围事物的一个重要部分。即使看不到那里有什么，我们也可以根据声音大致判断出我们周围有什么。尝试在电子设备中复制相同的系统可以证明是一种有价值的方式来感知机器人、安全和一系列其他应用的环境。我们构造了一个三角形排列的麦克风来定位任意声音的方向。通过记录来自三个麦克风的输入，我们可以将记录相互关联，以识别音频记录之间的时间延迟。因为三个麦克风的物理位置是已知的，所以可以使用麦克风之间的时间延迟来估计声音的方向。估计方向后，我们在液晶显示器上用箭头显示方向。 二．整体设计思路
TRTC Web SDK 对浏览器的详细支持度，您可以查看 TRTC Web SDK 对浏览器支持情况。
韦德马克，2023 年 3 月 14 日 — 今日，森海塞尔正式推出Profile USB麦克风，这款心形电容麦克风使用简单、造型时尚，适合直播和播客等应用场景。通过将专业音质、丰富功能及易用性相结合，森海塞尔Profile USB麦克风令直播主播、播客主播和游戏玩家能够完全专注于内容创作。这款侧向拾音麦克风提供桌面基础套装（建议零售价：人民币 1199 元）和配备三点自锁式悬臂架的 Profile 主播套装（建议零售价：人民币 1849 元）。这两款产品选项均于今日正式上架开售。
这类设备中都集成了麦克风和喇叭等电声器件，其中麦克风用于识别用户的声音，喇叭用于播放设备对用户指令的反应。麦克风的性能是影响语音唤醒率高低的重要因数，而喇叭的性能会影响打断唤醒率和用户的主观体验。接下来将分两篇文章对麦克风和喇叭的一些主要性能参数进行解析，给大家在产品设计时选择声学器件提供一些帮助。
作者 | 伟隆 钉钉蜂鸣鸟音频实验室 算法专家 在混合办公的常态趋势下，远程沟通协作的效率至关重要。然而，远程会议目前依然存在不少影响沟通的问题，比如缺乏会议室拾音和放音设备、软硬件设备不兼容、因远场拾音导致听不清等，这些问题都会消磨与会者的耐心，影响会议效果，让团队逐渐失去讨论的激情。 因此，无论是国外的微软、Zoom，还是国内的钉钉、腾讯会议，都在建立自己的硬件终端生态，期望通过硬件来解决线上、线下混合办公中的拾音问题，比如麦克风、音视频一体机、会议平板等。但即便如此，在线下开会时最常见的一个现象，依
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
你可能听不到，但手指每在屏幕上轻轻点一下，都会发出一个声波。离屏幕不到1厘米远的麦克风，轻轻松松就能记录下来。
JETSONAR智能安全系统旨在在有噪音的地方产生广泛的影响。而且我们身边到处都是噪音。
近期，华盛顿大学Paul G. Allen计算机学院通过研究，实现了一种基于声纳并名为CovertBand的测试，通过该测试，可以对特定范围和有隔离屏障内目标人物的位置及身体运动信息进行捕捉，进而推断出目标人物的当前身体运动状况，甚至连”啪啪啪”运动也能被识别！在提倡数据安全和隐私保护的今天，该项研究试图证明，在毫不知情的前提下，你的身体运动动信息可能正被测试者能通过智能设备进行窃取。 实现方法 把CovertBand测试应用伪装一个第三方安卓手机APP，设法在目标人物手机上成功完成安装后，当手机播放音
随着智能化产品的普及，音视频硬件在电子设计中所占的比例越来越高。常见如电视机、导航仪、商超机器人等。音视频硬件中，声学器件是必不可少的基础元件，声学器件主要包括麦克风和喇叭，麦克风拾取声音，喇叭播放声音。麦克风和喇叭的性能优劣，会直接影响到智能语音设备的人机交互体验，本文将对麦克风和喇叭的基础知识做一个简单介绍。
根据现有的研究成果来看，声源定位(Sound Source Localization, SSL)存在以下几种方法：基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法、基于高分辨谱估计的定位方法和基于到达时延差(Time Difference of Arrival，TDOA)估计的定位方法，以及基于机器学习的方法。其中基于时延估计的定位方法计算量小，实时性好，实用性强等特点，我们就先介绍这种较为简单的声源定位算法。基于TDOA的方法一般分为两步，首先计算声源信号到达麦克风阵列的时间差(时延估计)，然后通过麦克风阵列的几何形状建立声源定位模型并求解从而获得位置信息(定位估计)。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
如上图所示，我先对将地面划分为n个小区域，用发声装置分别在每一个小区域的中心点坐标处发声一次，每发声一次，就用四个麦克风记录下时间差,，只需要三个时间差即可，分别为
2022年11月17日，北京——森海塞尔商务通讯天花阵列麦克风产品TeamConnect Ceiling 2通过了腾讯会议认证，正式加入腾讯会议硬件认证生态大家庭。本次认证的系统解决方案包括森海塞尔TeamConnect Ceiling 2天花阵列麦克风和Q-SYS的三款产品。未来，森海塞尔将与腾讯会议携手深度合作，将软件会议平台和硬件周边设备无缝衔接，打破线上线下间的壁垒，共同探索现代混合办公场景下的音频体验升级之路，为中国企业用户提供多样、便利、完整的会议音频解决方案。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
本文来自小鱼在家首席音频科学家邓滨在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。邓滨认为，传统的信号处理与前沿的深度学习技术结合，才能实现准
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
什么是melody SGS 旋律麦克风链游？ MELODY 是一个 Web3 生活方式应用系统，完全结合了 Game-Fi 和 Social-Fi。
大家周末好，今天给大家继续分享webrtc的文章，在上周分享的文章里面，介绍了如何打开本地摄像头来实时显示采集画面，不过当时代码是用js写的，不知道大家有没有看明白，感兴趣的朋友可以用vs把代码跑起来看看。
11月6日至9日，第20届国际计算机学会（Association for Computing Machinery，简称ACM）嵌入式网络感知系统大会（Conference on Embedded Networked Sensor Systems ，简称SenSys）在美国波士顿召开。清华大学软件学院何源副教授课题组和美团无人机团队合作论文“麦巢：辅助无人机精准降落的远距离即时声源定位技术”（MicNest：Long-Range Instant Acoustic Localization of Drones in Precise Landing）获得了大会最佳论文奖第二名（Best Paper Runner-Up）。
德国柏林，2023年4月3日 —— 世界领先的录音棚设备制造商诺音曼 (Neumann) 宣布推出其首款音频接口MT 48。该产品的加入，是诺音曼近百年历史上的又一里程碑，它将诺音曼的产品品类从麦克风、音箱及耳机，拓展到了重要的数字领域，实现了从输入到输出的全链路参考级诺音曼品质。
近年来，随着语音识别技术的发展成熟，语音交互越来越多的走进我们的生活。从苹果手机Siri助手的横空出世开始，各大公司纷纷效仿开发自己的语音助手和语音识别平台，手机端的近场语音交互日趋成熟。后来Amazon发布Echo智能音箱，开启了智能硬件远场语音交互时代。相比于Siri手机端近场的语音交互，Echo音箱的语音交互支持距离更远，交互更加自然便捷，它使用了麦克风阵列来保证远距离复杂背景噪声和干扰环境下的良好拾音效果，随后麦克风阵列逐渐成为了后续语音交互智能硬件的标配。
大家知道EasyCVR是TSINGSEE青犀视频开发的平台中支持协议最多的一款协议融合平台，EasyCVR能够兼容海康、大华的私有SDK，同时也具备GB28181、Ehome协议的级联、语音对讲等特点，我们接触的不少项目中，都会遇到EasyCVR调用iframe做集成的需求，因此EasyCVR的iframe调用是一个大家询问比较多的内容。
它叫Nest Guard，上面有报警装置、有小键盘、还有运动传感器，是家庭安全套装Nest Secure的一部分。
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