用于波束成形应用的相位编码 MEMS 麦克风

导言

全指向性麦克风广泛应用于 双或多麦克风阵列 以便 波束成形 和空间声音捕捉。通过检测 到达时间(ToA) 麦克风阵列可以增强声音信号,同时抑制不需要的噪音。

然而,当 物理空间限制 限制麦克风间距,如 耳机、助听器和小型可穿戴设备-相位匹配 成为决定低频指向性能的主要因素。相序 MEMS 麦克风为应对这一挑战提供了实用且可扩展的解决方案。

相序为何重要

从历史上看 匹配对和匹配三重驻极体传声器 已被用于助听器中,以实现语音波段中可切换的全向和单向(波束成形)操作。随着行业向 MEMS 麦克风类似的匹配概念已被应用--最初是通过 托盘包装的配对.

然而,基于托盘的匹配在迁移到以下系统时会遇到重大挑战 录音磁带 制造:

  • 拾放自动化不能保证特定配对的放置
  • 麦克风掉落或放错位置会破坏匹配组合
  • 人工干预增加了成本,降低了产量

阶段排序消除了这些障碍 通过将传声器按已知相位顺序排列在磁带卷筒上,实现了高效的自动阵列组装,无需进行单个校准。

相位、间隔和低频指向性

考虑一个 双麦克风阵列 集成到耳内或耳后设备中:

  • 空气中的声速:~343 米/秒
  • 典型的麦克风端口间距: 15 毫米
  • 超过 15 毫米的声波传播时间: ~44 µs

400 赫兹 (电话波段的低端),声波波长约为 0.858 m.15 毫米的间距仅相当于 波长的 1.7%或大约 6.3 度相位差.

可靠地分辨低频的到达时间差异、 传声器之间的相位失配必须是这一相位差的一小部分.过大的相位误差会直接降低波束成形精度和低频指向性。

方向性和光束成型基本原理

指向性麦克风阵列通常会产生一个 心形极性模式 通过应用 电子延迟 到一个麦克风信号。当这一内部延迟与端口之间的外部声学延迟相匹配时,来自后方的信号就会被抵消。

内部(电子)和外部(声学)延迟之间的不同比例会产生不同的极性模式,包括

  • 全方位
  • 次心形(前心形)
  • 心形
  • 超心形
  • 超心形

这些模式属于 利马孔曲线族描述:

f(θ) = (1 - k) + k - cos(θ)

其中 k 是外部相移与总相移之比。 传声器之间的相位误差会扭曲预期的极性响应从而减少后空深度或引入不必要的后叶。

相序 MEMS 卷轴

相序 MEMS 卷轴是一种功能强大的替代品:

  • 基于软件的初始化和校准
  • 托盘包装的配对传声器对或三胞胎

在一个 相序卷筒每个麦克风都 100% 测量 (通常在 1 千赫灵敏度200 赫兹相位),并将其录制在 单调相序.带有 最大阶段 位于卷轴的起始位置。

这种方法可以

  • 灵活的 PCB 麦克风阵列数量
  • 无需手动配对的自动取放功能
  • 跨设备的一致定向性能

示例:SISTC WBC4030DB26UJ0

举个实际例子 无锡硅源科技有限公司(SISTC) 数字 MEMS 麦克风 WBC4030DB26UJ0.

对于该型号

  • 在一个 100 个麦克风窗口 仅限于 ±1.5 度,200 赫兹
  • 400 赫兹时,有效相位误差更小

从前面的例子中可以看出,400 Hz 时由于间距造成的总相位差约为 6.3 度。200 Hz 时的 1.5 度公差表示 间距引起的相位差小于 24%这完全在稳定波束成形的可接受范围内。

延迟比 (k),心形和超心形行为之间的差别约为 26%.即使在最坏的情况下,使用 WBC4030DB26UJ0 构建的阵列也只会显示出 细微偏差 这些差异在实际使用中很难察觉。

在实践中、 典型的相位分布比最大规格严格得多进一步提高了阵列的一致性。

图 1 是声音经过外壳表面的简化示意图,显示了 400 赫兹音调的间距、到达时间和相位变化。对于实际设备,有效的端口间距取决于外壳表面的轮廓和佩戴者头部的声音衍射。

内部链接:

制造和系统级优势

虽然 相序卷轴 与无序列卷轴相比,它们的成本略高,但往往 降低系统总成本 by:

  • 消除按设备校准
  • 简化制造物流
  • 提高自动化程度和产量
  • 提高产品之间的一致性

这些优势对于以下方面尤为重要 耳机、助听器和消费音频产品 大批量生产。

结论

相序 MEMS 麦克风可提供 可扩展的生产就绪解决方案 适用于空间有限且低频指向性至关重要的波束成形应用。通过确保组件级的严格相位控制,制造商可以实现 可重复的定向性能 无需昂贵的校准步骤。

随着 MEMS 麦克风不断向更高集成度和支持人工智能的音频前端发展、 相位测序将发挥越来越重要的作用 在实现紧凑型、高性能麦克风阵列方面发挥了重要作用。

硅源科技公司(SISTC)将继续致力于提供 高精度 MEMS 麦克风解决方案 针对波束成形、可穿戴设备和下一代智能音频设备进行了优化。

外部参考资料:

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