我们的 MEMS MIC 采用超低功耗设计。典型功耗范围为 120μw 毫瓦至 170μw 毫瓦,具体取决于具体型号和工作条件。这就延长了智能手机、可穿戴设备和物联网设备等各种应用的电池寿命。
是的,我们的 MEMS MIC 经过精心设计,非常耐用。它们可以在 -40℃ 至 100℃ 的宽温度范围内工作。此外,它们还具有出色的耐湿性和抗震性,因此适用于环境因素复杂的工业、汽车和户外应用。
我们的 MEMS 麦克风设计紧凑。它们比传统麦克风小得多。典型尺寸为 2.75mm x1.85mm x0.90mm,可轻松集成到智能手表、耳塞和微型录音机等空间受限的设备中,而不会降低性能。
它可以实时调整气流,减少滞后现象,优化蒸汽浓度,带来更顺畅的用户体验。
是的,它支持与主要物联网生态系统集成,以实现智能诊断和远程控制。
主要选择标准包括信噪比 (SNR)、频率响应(人声 20 Hz-20 kHz)、声学过载点 (AOP),以及输出接口(模拟与 PDM)。 e2e.ti.comsameskydevices.com. 对于数字语音应用,特别是使用 XMOS 处理器时,应选择 SNR ≥ 67 dB 和 AOP ≥ 120 dB 的 PDM MEMS 麦克风,以确保清晰的远场语音拾取和抗噪能力。 XMOS - 将技术融入生活.
XMOS 语音处理器(如 XVF3610)提供专用的 PDM 接口:以 3.072 MHz 的时钟频率将标准 PDM MEMS 麦克风连接到 MIC_DATA 引脚,在交替的时钟边沿分配左/右声道。 XMOS - 将技术融入生活. 处理器的抽取滤波器可将高速率 PDM 数据流转换为 16 kHz PCM 音频,用于远场语音处理,确保低失真(THD+N ≤ -110 dB)和宽动态范围(≥ 140 dB)。 XMOS - 将技术融入生活.
1.MEMS 麦克风和声学设计
Espressif - ESP32-S3 麦克风设计指南 (I²S / PDM)
https://docs.espressif.com/projects/esp-sr/en/latest/esp32s3/audio_front_end/Espressif_Microphone_Design_Guidelines.html模拟器件 - MEMS 麦克风声学设计指南
https://www.analog.com/en/resources/technical-articles/mems-microphone-application-guide.htmlTI - 麦克风接口设计和 I²S 建议
https://www.ti.com/lit/an/slyt469/slyt469.pdf
2.ESP32-S3 音频架构和语音处理
Espressif 官方 - ESP32-S3 技术参考手册
https://www.espressif.com/sites/default/files/documentation/esp32-s3_technical_reference_manual_en.pdfEspressif - 音频前端(AFE)概述
https://docs.espressif.com/projects/esp-sr/en/latest/esp32s3/audio_front_end/introduction.htmlMakerGuides - 使用 ESP32-S3 + MEMS 麦克风录制音频
https://www.makerguides.com/record-audio-with-xiao-esp32-s3-sense/
3.语音情感识别(SER)研究
自然科学报告--通过图形表示进行语音情感识别
https://www.nature.com/articles/s41598-024-52989-2IEEE - 语音情感识别概述
https://ieeexplore.ieee.org/document/9256421ACM 数字图书馆 - 语音情感检测调查
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3512733
4.人工智能语音交互与 LLM 集成
OpenAI - 大型语言模型与实时交互模式
https://platform.openai.com/docs/overview通义千问 - API 文档
https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/overviewDeepSeek - API 接口说明
https://platform.deepseek.com/api-docs
5.音频人工智能、特征提取和 ML
麻省理工学院 - 语音处理入门
https://ocw.mit.edu/courses/6-341-discrete-time-signal-processing-fall-2005/Kaggle - SER 样本数据集
https://www.kaggle.com/datasets/ejlok1/toronto-emotional-speech-set-tess谷歌人工智能 - 音频集数据集
https://research.google.com/audioset/