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科普知識
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麥克風

深度解讀麥克風陣列技術 語音交互應該選用怎樣的方案?

發布日期:2022-10-09 點擊率:187


  亞馬遜Echo和谷歌Home爭奇斗艷,除了云端服務,他們在硬件上到底有哪些差異?我們先將Echo和Home兩款音箱拆開來看,區別最大的還是麥克風陣列技術。Amazon Echo采用的是環形6+1麥克風陣列,而Google Home(包括Surface Studio)只采用了2麥克風陣列。這里想稍微深入談談麥克風陣列技術,以及智能語音交互設備到底應該選用怎樣的方案。

  什么是麥克風陣列技術?

  學術上有個概念是“傳聲器陣列”,主要由一定數目的聲學傳感器組成,用來對聲場的空間特性進行采樣并處理的系統。而這篇文章講到的麥克風陣列是其中一個狹義概念,特指應用于語音處理的按一定規則排列的多個麥克風系統,也可以簡單理解為2個以上麥克風組成的錄音系統。

  麥克風陣列一般來說有線形、環形和球形之分,嚴謹的應該說成一字、十字、平面、螺旋、球形及無規則陣列等。至于麥克風陣列的陣元數量,也就是麥克風數量,可以從2個到上千個不等。這樣說來,麥克風陣列真的好復雜,別擔心,復雜的麥克風陣列主要應用于工業和國防領域,消費領域考慮到成本會簡化很多。

  

  為什么需要麥克風陣列?

  消費級麥克風陣列的興起得益于語音交互的市場火熱,主要解決遠距離語音識別的問題,以保證真實場景下的語音識別率。這涉及了語音交互用戶場景的變化,當用戶從手機切換到類似Echo智能音箱或者機器人的時候,實際上麥克風面臨的環境就完全變了,這就如同兩個人竊竊私語和大聲嘶喊的區別。

  前幾年,語音交互應用最為普遍的就是以Siri為代表的智能手機,這個場景一般都是采用單麥克風系統。單麥克風系統可以在低噪聲、無混響、距離聲源很近的情況下獲得符合語音識別需求的聲音信號。但是,若聲源距離麥克風距離較遠,并且真實環境存在大量的噪聲、多徑反射和混響,導致拾取信號的質量下降,這會嚴重影響語音識別率。而且,單麥克風接收的信號,是由多個聲源和環境噪聲疊加的,很難實現各個聲源的分離。這樣就無法實現聲源定位和分離,這很重要,因為還有一類聲音的疊加并非噪聲,但是在語音識別中也要抑制,就是人聲的干擾,語音識別顯然不能同時識別兩個以上的聲音。

  顯然,當語音交互的場景過渡到以Echo、機器人或者汽車為主要場景的時候,單麥克風的局限就凸顯出來。為了解決單麥克風的這些局限性,利用麥克風陣列進行語音處理的方法應時而生。麥克風陣列由一組按一定幾何結構(常用線形、環形)擺放的麥克風組成,對采集的不同空間方向的聲音信號進行空時處理,實現噪聲抑制、混響去除、人聲干擾抑制、聲源測向、聲源跟蹤、陣列增益等功能,進而提高語音信號處理質量,以提高真實環境下的語音識別率。

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