belasigna r262入门指南

　　介绍

　　此应用笔记引导您通过的过程belasigna r262性能评价。讨论了需要整合belasigna r262的典型步骤进入一个新的原型设计。

　　预期的观众是系统架构师和工程师利用标准设计语音捕捉产品驻极体或MEMS麦克风，可以受益于先进的降噪和改进语音清晰度。

　　概述

　　本文将首先讨论belasignar262先进的降噪算法的功能与性能。其次，要点考虑−部分的设计过程进行了讨论，并四参考设计。原理图和列表设计说明为每个参考设计提供。设计验证部分讨论使用belasigna r262 Tweaker软件调整噪声还原设置等关键参数，生成定制的EEPROM图像，并校准信号电平。

　　高级语音和噪声管理系统

　　belasigna r262先进的降噪算法是一种自适应的解决方案，识别和提高人类的语言。许多两−麦克风算法取决于波束形成和依靠来自特定方向的演讲。其结果是，这些算法的性能可以有很大的不同取决于语音的位置和相对于麦克风的噪声，并且通常会扭曲的语音以及噪声。其他的算法依赖于一个面对话筒和面对话筒噪声−语音−和可能需要大量的算法合理的性能优化。

　　belasigna r262是因为它是一个真正的360°自−自适应多波束形成器，既不讲话也不−扭曲不同噪声。它适用于衰减或增益的基础上的智能分类的信号，导致在一个信号的噪声衰减，和语音增强。衰减噪声尽可能自然，所以其他下游处理仍然有效。

　　该算法有两个前锋−面对麦克风间隔10到30毫米（一般），并没有调整或匹配的麦克风是必需的。语音源可以来自任何方向（通常在麦克风前面），只要它是在“工作领域”的当前算法模式。该算法的模式是根据所需的通话距离（口参考点和麦克风之间的距离），最大的降噪性能降低通话距离增加。belasigna r262可以设置执行最大降噪与5的谈话距离为10厘米，轻度降噪改进语音拾取到5米的距离或之间的任何地方。

　　由于该解决方案是信号噪声比（SNR−到−）独立，它运行在低信噪比的优化在高信噪比的情况下。同时实现了−接收信号的混响。该解决方案是理想的电子通信设备，麦克风捕获语音，并可能在嘈杂的环境中使用。该解决方案允许灵活的麦克风定位和任意位置的设备（例如手持位置）在实际环境中。

　　图1中给出了算法的基本组成部分的概述。