CN115656341A - 基于mems技术的量子声波传感器及阵列声纹系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及量子传感器技术领域，具体公开了一种基于MEMS技术的量子声波传感器及阵列声纹系统，包括：底座，设置在底座上的套管；在套管内沿远离底座的方向依次设置插芯、芯片环和贴棉环，插芯、芯片环和贴棉环均与底座平行，贴棉环与芯片环相邻设置，芯片环与插芯间隔设置；芯片环的中心位置设置MEMS芯片；MEMS芯片朝向插芯的表面形成波纹结构并设置反射金膜；底座上设置光纤端口，入射光纤和出射光纤均能够穿过光纤端口和插芯；入射光纤能够将光源发出的光信号形成入射光投射在MEMS芯片上，经由MEMS芯片表面的反射金膜反射后形成反射光，反射光能够通过出射光纤接收后并传出。本发明提供的基于MEMS技术的量子声波传感器具有灵敏度高的优势。
Description
技术领域
本发明涉及量子传感器技术领域，尤其涉及一种基于MEMS技术的量子声波传感器及阵列声纹系统。
背景技术
量子传感器是根据量子力学规律、利用量子叠加、量子纠缠和量子压缩等效应设计的以用于执行对系统被测量进行变换的物理装置。在量子传感中，电磁场、温度、压力等外界环境直接与电子、光子、声子等体系发生相互作用并改变它们的量子状态，最终通过对这些变化后的量子态进行检测实现外界环境的高灵敏度测量。
现有一般声音传感器的声源探测范围为80Hz ~15kHz，易于受电磁射频影响，传输距离短，传输损耗相对较高，不能在高温高压，易腐蚀等恶劣环境中进行声纹探测工作。另外由于声音传感器多是基于电信号作为传输媒介，这种电信号作为传输媒介形成的声音传感器灵敏度低，探测频率范围较窄，无法满足当前用户的探测范围广且灵敏度高的需求。
因此，如何提供一种灵敏度高的量子声波传感器成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种基于MEMS技术的量子声波传感器及阵列声纹系统，解决相关技术中存在的量子声波传感器灵敏度低的问题。
作为本发明的第一个方面，提供一种基于MEMS技术的量子声波传感器，其中，包括：
底座，设置在所述底座上的套管；在所述套管内沿远离所述底座的方向依次设置插芯、芯片环和贴棉环，所述插芯、芯片环和贴棉环均与所述底座平行，所述贴棉环与所述芯片环相邻设置，所述芯片环与所述插芯间隔设置；所述芯片环的中心位置设置MEMS芯片；所述MEMS芯片朝向所述插芯的表面形成波纹结构并设置反射金膜；所述底座上设置光纤端口，入射光纤和出射光纤均能够穿过所述光纤端口和所述插芯；
所述入射光纤能够将光源发出的光信号形成入射光投射在所述MEMS芯片上，经由所述MEMS芯片表面的反射金膜反射后形成反射光，所述反射光能够通过所述出射光纤接收后并传出。
进一步地，所述MEMS芯片的结构包括：硅基、氮化硅膜和反射金膜，所述氮化硅膜的边缘固定在所述硅基上且中间悬空设置，所述氮化硅膜上形成多条波纹环，所述波纹环的凸起方向与所述硅基所在一侧相背离，所述反射金膜设置在所述氮化硅膜朝向所述波纹环凸起方向的表面，且被所述波纹环环绕设置。
进一步地，所述反射金膜的形状与所述波纹环的形状适配。
进一步地，所述芯片环包括中间设置有第一通孔的环形结构，所述贴棉环包括中间设置有第二通孔的环形结构，且所述第二通孔的内径不小于所述第一通孔的内径。
进一步地，所述芯片环和所述贴棉环的制作材料均包括不锈钢。
进一步地，所述插芯包括底盘和形成在所述底盘上的圆锥部，所述圆锥部与所述底盘一体成型，所述圆锥部的外侧对称设置入射光纤槽和出射光纤槽，所述入射光纤能够穿过所述入射光纤槽后发出入射光，所述出射光纤能够接收反射光后穿过所述出射光纤槽。
进一步地，所述入射光纤槽和所述出射光纤槽之间的夹角为56°。
作为本发明的另一个方面，提供一种阵列声纹系统，其中，包括：光源、环形器、光电探测器、数据采集卡、语音信号处理系统、声纹分析监测平台和量子声波传感器阵列，所述量子声波传感器阵列包括多个呈阵列排布的前文所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，
所述光源用于发出入射光信号，
所述环形器用于将所述入射光信号传输至所述量子声波传感器阵列，以及用于将反射光信号传输至所述光电探测器；
所述量子声波传感器阵列用于探测环境声音信号后产生氮化硅膜的振动，其中所述氮化硅膜能够对入射光信号进行反射后形成反射光信号；
所述光电探测器能够将所述反射光信号进行光电转换，获得与所述反射光信号对应的语音电信号；
所述语音信号处理系统能够对所述语音电信号进行降噪数据处理，得到语音处理信号；
所述声纹分析监测平台能够根据所述语音处理信号进行声纹特征提取以及诊断分析，获得发出所述环境声音信号的主体的特征诊断结果。
进一步地，所述语音信号处理系统包括：
去噪模块，用于对所述语音电信号进行降噪处理，得到降噪语音信号；
增强模块，用于对所述降噪语音信号进行目标声音增强处理，获得语音处理信号。
进一步地，所述声纹分析监测平台包括：
特征提取模块，用于提取所述语音处理信号中的声纹特征提取，获得声纹特征信号；
声纹识别模块，用于根据识别算法对所述声纹特征信号进行诊断分析，得到发出所述环境声音信号的主体的特征诊断结果；
成像模块，用于根据所述声纹特征信号形成所述环境声音信号的声纹云图；
显示模块，用于显示所述声纹云图。
本发明提供的基于MEMS技术的量子声波传感器，由于在MEMS芯片上设置波纹结构，该波纹结构能够有效降低MEMS芯片的表面应力，且使其能够在微小声源下发生振动，以及通过MEMS芯片表面的反射金膜对入射光进行反射形成反射光，能够有效提升光学反射率，从而提高了量子声波传感器的探测灵敏度，同时使得量子声波传感器的音频响应范围增大。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提供的基于MEMS技术的量子声波传感器的结构图。
图2为本发明提供的MEMS芯片的剖视图。
图3为本发明提供的MEMS芯片的俯视图。
图4为本发明提供的芯片环的俯视图。
图5为本发明提供的芯片环的立体图。
图6为本发明提供的贴棉环的俯视图。
图7为本发明提供的贴棉环的立体图。
图8为本发明提供的插芯的剖视图。
图9为本发明提供的插芯的立体图。
图10为本发明提供的腔长、夹角与耦合效率之间的关系曲线图。
图11为本发明提供的阵列声纹系统的结构框图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）技术是微机电系统的缩写，MEMS 主要包括微型机构、微型传感器、微型执行器和相应的处理电路等几部分，它是在融合多种微细加工技术，并应用现代信息技术的最新成果的基础上发展起来的高科技前沿学科。
需要说明的是，量子传感技术就是以量子作为传感器去探测外界目标信号,同时又以量子作为探测信号的传输媒介，将探测到的信号进行传输。量子传感器不但拥有量子的抗电磁干扰、体积小等优点，而且还具有探测灵敏度高、不受空间和环境限制等独特优点，这使得量子传感技术在长周界、强电磁、无信号、易燃易爆等特殊环境下更有着无法替代的地位。
另外，基于 MEMS 工艺加工的量子传感器，结合了量子传感和 MEMS 硅微传声器的优点，具有先天良好的电磁免疫和环境适应性能，以及微型化、易集成等诸多优点，受到各方的广泛关注。目前在一些特殊环境，如高压变电、医疗成像、地下探测、管道监测等应用中的声振动信号探测和识别方面有着非常重要的应用前景。
在本实施例中提供了一种基于MEMS技术的量子声波传感器，图1是根据本发明实施例提供的基于MEMS技术的量子声波传感器100的结构图，如图1所示，包括：
底座10，设置在所述底座10上的套管20；在所述套管20内沿远离所述底座10的方向依次设置插芯30、芯片环40和贴棉环50，所述插芯30、芯片环40和贴棉环50均与所述底座10平行，所述贴棉环50与所述芯片环40相邻设置，所述芯片环40与所述插芯30间隔设置；所述芯片环40的中心位置设置MEMS芯片60；所述MEMS芯片60朝向所述插芯30的表面形成波纹结构并设置反射金膜；所述底座10上设置光纤端口70，入射光纤80和出射光纤90均能够穿过所述光纤端口70和所述插芯30；
所述入射光纤80能够将光源发出的光信号形成入射光投射在所述MEMS芯片60上，经由所述MEMS芯片60表面的反射金膜反射后形成反射光，所述反射光能够通过所述出射光纤接收后并传出。
本发明实施例提供的基于MEMS技术的量子声波传感器，由于在MEMS芯片上设置波纹结构，该波纹结构能够有效降低MEMS芯片的表面应力，且使其能够在微小声源下发生振动，以及通过MEMS芯片表面的反射金膜对入射光进行反射形成反射光，能够有效提升光学反射率，从而提高了量子声波传感器的探测灵敏度，同时使得量子声波传感器的音频响应范围增大。
具体地，如图2和图3所示，所述MEMS芯片60的结构包括：硅基61、氮化硅膜62和反射金膜63，所述氮化硅膜62的边缘固定在所述硅基61上且中间悬空设置，所述氮化硅膜62上形成多条波纹环621，所述波纹环621的凸起方向与所述硅基61所在一侧相背离，所述反射金膜63设置在所述氮化硅膜62朝向所述波纹环621凸起方向的表面，且被所述波纹环621环绕设置。
应当理解的是，在所述氮化硅膜62上形成波纹环621，能够有效降低氮化硅膜62的内应力，同时使得氮化硅膜62能够更容易在微小声源下发生振动。由于在氮化硅膜62的未凸起的中心区域溅射一层反射金膜63，增加了氮化硅膜62的反射率，使得几十纳米金膜就可在红外波段获得近乎100%的反射率，从而提高了量子声波传感器的灵敏度，进而能够增加量子声波传感器的频率响应范围。
如图3所示，所述反射金膜63的形状与所述波纹环621的形状适配。
由图3可以看出，所述波纹环621呈圆环状，因此反射金膜63的形状也是圆形。
如图4至图7所示，所述芯片环40包括中间设置有第一通孔41的环形结构，所述贴棉环50包括中间设置有第二通孔51的环形结构，且所述第二通孔51的内径不小于所述第一通孔41的内径。
应当理解的是，所述芯片环40的外径和所述贴棉环50的外径相同，均等于所述套管20的内径；所述MEMS芯片60位于所述第一通孔41内。
还应当理解的是，所述贴棉环50能够过滤空气中的水汽和杂质，且通过第二通孔51传播声音以及降噪，也正是因为第二通孔51具有传播声音以及降噪的作用，因此，所述第二通孔51的内径不小于所述第一通孔41的内径。
在一些实施方式中，所述芯片环40和所述贴棉环50的制作材料均包括不锈钢。
如图8和图9所示，所述插芯30包括底盘31和形成在所述底盘31上的圆锥部32，所述圆锥部32与所述底盘31一体成型，所述圆锥部32的外侧对称设置入射光纤槽321和出射光纤槽322，所述入射光纤80能够穿过所述入射光纤槽321后发出入射光，所述出射光纤90能够接收反射光后穿过所述出射光纤槽322。
应当理解的是，通过在圆锥部32的外侧设置入射光纤槽321和出射光纤槽322，能够更好的看清楚光纤在整个运行中的状态。
在一些实施方式中，所述插芯30的制作材料具体可以为光学玻璃。
在一些实施方式中，所述入射光纤槽321和所述出射光纤槽322之间的夹角为56°。
如图8所示，所述入射光纤槽321和所述出射光纤槽322之间的夹角a的不同能够影响耦合效率。
如图10所示，对于不同的夹角而言，耦合效率随F-P腔的腔长的变化趋势是一致的。当腔长较短时，耦合效率比较稳定，随腔长变化缓慢下降，而经过一个特定的腔长位置后，耦合效率随着腔长的增加急速下降。而当腔长确定时，其耦合效率随着倾角的增加而下降，且倾角越大，下降速率越快。
此处需要说明的是，所述F-P腔具体指的是所述插芯30朝向所述MEMS芯片的端面与所述MEMS芯片的反射金膜63之间形成的腔体结构，所述F-P腔的腔长具体指的是垂直于所述反射金膜63和所述插芯30的端面的方向上的F-P腔的长度。
应当理解的是，由于MEMS芯片上设置波纹结构，能够在微小声源下发生振动，该微小振动能够改变F-P腔的腔长发生微小变化，而F-P腔的腔长的微小变化能够使得反射金膜63的反射光的光强以及反射光的波长发生变化，从而提升了量子声波传感器的探测灵敏度。
需要说明的是，在本发明实施例中，设置夹角a为56°能够达到耦合效率最优。
另外，为了实现耦合效率最优，通常是根据角度再对腔长做适应性的调整，一般在几十微米到一百微米之间。
本发明实施例中的声波传感器是结合MEMS芯片与量子传感技术为一体的新式声传感器，基于MEMS技术的量子声波传感器主要基于法布里-珀罗（F-P）干涉原理，在光纤端面和 MEMS 硅敏感膜之间形成F-P腔，通过氮化硅膜感知声压力变化，并把声信号转化为氮化硅膜挠度变化值，通过激光法布里-珀罗（F-P）干涉原理检测氮化硅膜挠度的变化，最后输出声信号的压力值。
而光纤构成了一个高精度的声换能器，是以MEMS技术、光学干涉技术为基础，主要是对反射膜的设计和加工。通过对换能器的设计，可以对声频振动的带宽、振动幅度进行控制，激光干涉及光电接收可以对振动膜的极微小位移进行测量，目前采用F-P相位检测技术，其位移测量精度可以达到纳米量级。
综上，本发明提供的基于MEMS技术的量子声波传感器，通过在芯片环内设置MEMS芯片，且MEMS芯片的氮化硅膜设置波纹环能够更容易的在微小声源小发生振动，从而能够更加灵敏的检测到微小声音引起的振动，即提高了传感器的灵敏度；另外由于在MEMS芯片上设置反射金膜能够有效提升反射率，提高了传感器的灵敏度，同时使得声源的频率探测范围提升，且由于插芯结构的设置有效提升了光纤传输的耦合效率。
作为本发明的另一实施例，如图11所示，提供一种阵列声纹系统1，其中，包括：光源100、环形器200、光电探测器300、语音信号处理系统400、声纹分析监测平台500和量子声波传感器阵列600，所述量子声波传感器阵列600包括多个呈阵列排布的前文所述的基于MEMS技术的量子声波传感器100，
所述光源100用于发出入射光信号，
所述环形器200用于将所述入射光信号传输至所述量子声波传感器阵列，以及用于将反射光信号传输至所述光电探测器；
所述量子声波传感器阵列600用于探测环境声音信号后产生氮化硅膜的振动，其中所述氮化硅膜能够对入射光信号进行反射后形成反射光信号；
所述光电探测器300能够将所述反射光信号进行光电转换，获得与所述反射光信号对应的语音电信号；
所述语音信号处理系统400能够对所述语音电信号进行降噪数据处理，得到语音处理信号；
所述声纹分析监测平台500能够根据所述语音处理信号进行声纹特征提取以及诊断分析，获得发出所述环境声音信号的主体的特征诊断结果。
在本发明实施例中，光源100具体可以为激光光源，激光光源发出的激光作为入射光信号通过所述环形器200传输至量子声波传感器阵列600，经过量子声波传感器阵列中的每个基于MEMS技术的量子声波传感器100的氮化硅膜反射后形成反射光信号，该反射光信号经过所述环形器200后进入到所述光电探测器300，光电探测器300对所述反射光信号进行光电转换后，得到语音电信号，后进入至语音信号处理系统，进行降噪等处理，最后通过声纹分析监测平台实现诊断分析以及分析结果的显示等。
需要说明的是，所述阵列声纹系统还可以包括数据采集卡，所述数据采集卡能够将所述语音电信号传输至所述语音信号处理系统400，以便于所述语音信号处理系统400对其进行降噪等处理。
应当理解的是，所述环形器200、光电探测器300和数据采集卡均可以采用市面上常见的结构实现，具体工作过程及原理此处不再赘述，所述语音信号处理系统400的硬件实现具体可以为单片机，所述声纹分析监测平台500具体可以为上位机上实现声纹分析的软件实现。
在本发明实施例中，所述语音信号处理系统400包括：
去噪模块，用于对所述语音电信号进行降噪处理，得到降噪语音信号；
增强模块，用于对所述降噪语音信号进行目标声音增强处理，获得语音处理信号。
应当理解的是，基于MEMS技术的量子声波传感器采集到的语音信号属于原始信号，信号中不但有目标语音信号，还有背景噪声信号，其中背景噪声信号主要由 MEMS 声波传感器系统本身噪声和环境中的噪声构成。
通过小波维纳滤波算法可以对 MEMS 光纤声波传感器采集信号进行去噪增强。
具体地，所述声纹分析监测平台包括：
特征提取模块，用于提取所述语音处理信号中的声纹特征提取，获得声纹特征信号；
声纹识别模块，用于根据识别算法对所述声纹特征信号进行诊断分析，得到发出所述环境声音信号的主体的特征诊断结果；
成像模块，用于根据所述声纹特征信号形成所述环境声音信号的声纹云图；
显示模块，用于显示所述声纹云图。
应当理解的是，基于大范围环境巡检的声纹成像测试系统通常采用波束形成算法进行计算。声源点与 MEMS 阵列的传声器的距离不一，传声器接收到声音存在不同程度的时间延迟。通过对传声器接收到的声音信号进行延迟求和运算，可得到探测环境的声纹云图。
综上，本发明提供的阵列声纹系统，由于基于MEMS技术的量子声波传感器更宽的音频响应范围为：0.5Hz~20kHz，所组成的声纹识别阵列具有抗电磁干扰强、传输损耗低、重量轻、耐腐蚀耐高温高压等优点，同时通过时分、波分等复合方式可灵活组成大规模声纹探测阵列，并且具有更高的阵效益和信号处理的优势；并可在复杂地形环境布下，远距离进行在线监测。通过声纹采集、后端声纹特征数据库、声纹特征提取与识别等基础上，实现探测环境在线监测、状态分析、类型识别、主动预警等应用并可24小时实时监控。
下面结合一具体实例对本发明提供的阵列声纹系统的工作原理进行详细描述。
此电力设备监测预警系统包括多个基于MEMS技术的量子声波传感器，每个基于MEMS技术的量子声波传感器与变压器之间的距离设置为1米。
（1）使用基于MEMS技术的量子声波传感器拾取变压器发出的噪声信号。
在变压器的四面各布置一台基于MEMS技术的量子声波传感器。传感器与变压器之间距离的1米，该距离是传感器采集信号强度的最优范围， 既不易丢失该采集面边缘侧的信息，也不易受到外界杂音的干扰。
（2）提取变压器的声纹特征并进行降噪处理。基于MEMS技术的量子声波传感器会不间断地拾取变压器发出的噪声信号，并通过光纤传输至光电探测器中。因变压器的噪声信号较为冗长杂乱，且不同工况下变压器噪声在时域和频域的相似度都很高，很难直接对其进行分析识别，因此，通过多种特征识别方法提取噪声信号中的特征，便于后续噪声分析与识别。整个特征提取方法主要包括预处理、特征提取以及特征连结三部分。
（3）变压器声纹智能识别并与声纹特征数据库数据进行比对分析。变压器声纹特征提取之后，需要对目标工况建模，对待测噪声信号进行比较判定，识别故障工况类型，并在大量模拟试验及现场测试的基础上，建立变压器工作状态声学特征数据库，其中包含变压器正常状态和不同故障状态下的声学特征，是声纹识别技术重要样本数据。
（4）在前端对声纹识别分析后，后端通过用于人机交互的声纹分析监测预警平台。集成噪声信号存储、声纹特征提取平台实时采集设备运行的声纹信息，展示每个采集装置的实时音频频谱图与声纹特征，并支持音频回放与人工诊断功能;利用声纹识别算法，可对在线监测的声纹数据进行全面的综合诊断，形成设备运行状态的全面诊断报告。同时，具备变压器设备管理功能，可管理查看多个变压器的整体运行工况信息，综合声纹智能诊断结果、生产厂家、电压等级、投运年限、绕组类型、冷却方式等维度生成检修工单等。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，包括：
底座，设置在所述底座上的套管；在所述套管内沿远离所述底座的方向依次设置插芯、芯片环和贴棉环，所述插芯、芯片环和贴棉环均与所述底座平行，所述贴棉环与所述芯片环相邻设置，所述芯片环与所述插芯间隔设置；所述芯片环的中心位置设置MEMS芯片；所述MEMS芯片朝向所述插芯的表面形成波纹结构并设置反射金膜；所述底座上设置光纤端口，入射光纤和出射光纤均能够穿过所述光纤端口和所述插芯；
所述入射光纤能够将光源发出的光信号形成入射光投射在所述MEMS芯片上，经由所述MEMS芯片表面的反射金膜反射后形成反射光，所述反射光能够通过所述出射光纤接收后并传出。
2.根据权利要求1所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，所述MEMS芯片的结构包括：硅基、氮化硅膜和反射金膜，所述氮化硅膜的边缘固定在所述硅基上且中间悬空设置，所述氮化硅膜上形成多条波纹环，所述波纹环的凸起方向与所述硅基所在一侧相背离，所述反射金膜设置在所述氮化硅膜朝向所述波纹环凸起方向的表面，且被所述波纹环环绕设置。
3.根据权利要求2所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，所述反射金膜的形状与所述波纹环的形状适配。
4.根据权利要求1所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，所述芯片环包括中间设置有第一通孔的环形结构，所述贴棉环包括中间设置有第二通孔的环形结构，且所述第二通孔的内径不小于所述第一通孔的内径。
5.根据权利要求4所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，所述芯片环和所述贴棉环的制作材料均包括不锈钢。
6.根据权利要求1所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，所述插芯包括底盘和形成在所述底盘上的圆锥部，所述圆锥部与所述底盘一体成型，所述圆锥部的外侧对称设置入射光纤槽和出射光纤槽，所述入射光纤能够穿过所述入射光纤槽后发出入射光，所述出射光纤能够接收反射光后穿过所述出射光纤槽。
7.根据权利要求6所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，其特征在于，所述入射光纤槽和所述出射光纤槽之间的夹角为56°。
8.一种阵列声纹系统，其特征在于，包括：光源、环形器、光电探测器、数据采集卡、语音信号处理系统、声纹分析监测平台和量子声波传感器阵列，所述量子声波传感器阵列包括多个呈阵列排布的权利要求1至7中任意一项所述的基于MEMS技术的量子声波传感器，
所述光源用于发出入射光信号，
所述环形器用于将所述入射光信号传输至所述量子声波传感器阵列，以及用于将反射光信号传输至所述光电探测器；
所述量子声波传感器阵列用于探测环境声音信号后产生氮化硅膜的振动，其中所述氮化硅膜能够对入射光信号进行反射后形成反射光信号；
所述光电探测器能够将所述反射光信号进行光电转换，获得与所述反射光信号对应的语音电信号；
所述语音信号处理系统能够对所述语音电信号进行降噪数据处理，得到语音处理信号；
所述声纹分析监测平台能够根据所述语音处理信号进行声纹特征提取以及诊断分析，获得发出所述环境声音信号的主体的特征诊断结果。
9.根据权利要求8所述的阵列声纹系统，其特征在于，所述语音信号处理系统包括：
去噪模块，用于对所述语音电信号进行降噪处理，得到降噪语音信号；
增强模块，用于对所述降噪语音信号进行目标声音增强处理，获得语音处理信号。
10.根据权利要求8所述的阵列声纹系统，其特征在于，所述声纹分析监测平台包括：
特征提取模块，用于提取所述语音处理信号中的声纹特征提取，获得声纹特征信号；
声纹识别模块，用于根据识别算法对所述声纹特征信号进行诊断分析，得到发出所述环境声音信号的主体的特征诊断结果；
成像模块，用于根据所述声纹特征信号形成所述环境声音信号的声纹云图；
显示模块，用于显示所述声纹云图。
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