[活动] 【V2S200D 语音振动传感器评估套件测评】双麦克风测试

上次测试了单麦克风的效果，这次再测试双麦克风的效果。

一、连接

取出双麦克风测试配件，并将POG的一面正确连接：

然后将两个麦克风探测头平方在测试物体表面，这里放在了迷你机箱的表面。

二、声音录制

打开测试软件General_surface_demo：

设置好声音输入设备和声音输出设备：

然后点击Record即可录制：

再次界面上，点击Play的话，同样只能听到机箱风扇的嗡嗡声了。

三、处理

点击界面上的Process按钮，进入处理界面：

如果前面测试的，分别是原始数据-增益调整、EQ均衡-消除共振峰、噪音消除。

这次测试的效果，和之前单麦克风的类似，前两个的界面上，人声的部分，并不突出。

而做了噪声消除之后，则人声突出，效果比上单麦克风的要好上不少了。

上面这张图中，上半部分，是常见的音频波形图，也就是通过麦克风录制的将声波转换为电信号的波形图。

下面这个部分，非常的重要，叫做图像频谱图，是指以频率为自变量描述图像的特征，可以将一幅图像的像素值在空间上的变化分解为具有不同的振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加。

分析上面的图，可以得到如下的结论：

1. 原始数据 - 增益应用（Raw Data - Gain Applied）：
   1. 上图：显示了音频信号的波形，可以看到信号的振幅随时间的变化，但是变化的幅度不大，区分度很低
   2. 下图：可以看到在某些频率上有较强的信号（红色区域）。
2. 应用均衡器 - 去除共振峰（EQ applied - Resonance peak removed）：
   1. 上图：波形与原始数据相似，但可能经过了均衡处理，以减少或增强特定频率的信号，但是区分度依然不高。
   2. 下图：可以看到某些频率的信号强度被减弱（例如共振峰），这表明均衡器被用来调整这些频率的信号。
3. 应用噪声抑制（Noise suppression applied）：
   1. 上图：波形更加平滑，表明噪声被减少，并且区分度很明显
   2. 下图：频谱图显示了噪声的减少，尤其是在较低的频率区域，这通常是噪声较为集中的地方。

通过分析结果可以得知，经过增益调整、均衡器应用以去除不需要的共振峰，然后使用噪声抑制以提高信号的清晰度，最终显著的改善了音频质量，使得说话的人声得到了分离，具备很好的区分度。

这是直接这个软件就能进行分析啊，不错啊

是的，官方直接提供了分析测试工具