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雑音の中でも高認識！ビーム·フォーミング信号処理の実験 - マルチ·マイクの指向性制御と認識率測定

机译：噪音高度识别！ 光束形成信号处理 - 多麦克风定向控制和识别率测量的实验

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本誌2018年3月号特集「マンガ超入門！AI電脳製作」には，Google AssistantやAmazon Alexa，IBM Watsonと連携して動く，AIスピーカ製作用のプリント基板（トラ技AIセンサ·フュージョン）が付いています（写真1）．この基板はLinux I／Oコンピュータラズベリー·パイと組み合わせて使います．トラ技AIセンサ·フュージョンには，MEMSマイク（写真2）を2個搭載することができます．1個ではない理由は，AIスピーカの肝である音声認識率を高めることができるからです．本稿では，2個の固定マイクの出力信号をラズベリー·パイに取り込み，ビーム·フォーミングという信号処理技術（図1）を施して，音声認識率がどのように変化するか実験で確かめます．この処理によって，マイクに指向性をもたせ，雑音と人の声を分離することができます．3月号では，2個のMEMSマイクの出力を足し合わせてモノラル化しており，指向性の制御はしませhでした．
机译：本杂志2018年3月刊特别问题“漫画超级介绍！艾西族生产”与Google Assistant，Amazon Alexa，IBM Watson合作，并为AI扬声器（Tora技术AI传感器融合）进行了印刷电路板。你是（照片1）。该板与Linux I / O计算机覆盆子饼配合使用。 Tiger Technology AI传感器融合可以配备两个MEMS麦克风（照片2）。它不是一个人的原因可以增加一个扬声器肝脏的语音识别率。在本文中，将两个固定麦克风的输出信号置于覆盆子派中，并且信号处理技术（图1）由波束形成（图1）执行，并且实验中的语音识别率变化。该过程允许麦克风方向性，并可以将噪音和人类的声音分开。在3月份的问题中，添加了两种MEMS麦克风的输出并单片，方向性控制不是H.

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