阵列八麦克风阵列有哪些技术

原标题:评析 | 从亚马逊Echo到谷歌Home:仈麦克风阵列阵列有哪些讲究

【新智元导读】亚马逊和谷歌等大公司先后推出智能家居中枢产品并且都选择了智能音响作为切入点,推進人工智能落地的战略这方面已经有很多文章涉及。 这一次我们从比较专业的声学八麦克风阵列阵列的角度对比一下这二者的高下,進而引出生态布局的思考

AI WORLD 2016 世界人工智能大会开场视频(完整版)

在刚刚过去的Google秋季发布会上,谷歌正式推出了Google Home智能音箱Google Home将自己的两大技术Google Now(智能语音系统)与最新版本的Google Assistant(智能服务平台)结合打造出的智能音箱。

Google Home作为谷歌最为看重的智能中控出生并采用了双八麦克风陣列的硬件配置, 售价定为129美元

众所周知,2014年亚马逊推出了第一款智能音箱Amazon Echo从推出起至今已热销超过400万台,俨然成为了最新一代的科技宠儿据悉,苹果也即将推出 Siri 智能音箱各大巨头和创业企业,纷纷看中智能家居中控这块“肥肉”由此也拉开了人工智能领域新一輪战役的序幕。

Google Home和Amazon Echo都代表了行业巨头通过智能WiFi音箱为入口推进人工智能落地的战略。这方面已经有很多文章涉及 这一次,我们从比较專业的声学八麦克风阵列阵列的角度对比一下这二者的高下进而引出生态布局的思考。

双麦克 vs 多麦克阵列 技术上各有高下

谈及Google Home的硬件配置不难发现它和Amazon Echo相比有一个最大的差异,那就是少用了5个八麦克风阵列Amazon Echo采用的是环形6+1八麦克风阵列阵列,而Google Home只采用了2八麦克风阵列阵列

八麦克风阵列阵列是什么呢?就是放置在空间中不同位置的多个八麦克风阵列根据声波传导理论,利用多个八麦克风阵列收集到的信号可以将某一方向传来的声音增强或抑制利用这种方法,八麦克风阵列阵列可以将噪声环境中特定声音信号有效的增强由于八麦克風阵列阵列技术具有很好的抑制噪声和语音增强的能力,又不需要八麦克风阵列时刻指向声源方向因此在语音处理领域具有非常好前景,可以用在非常广的应用领域

根据八麦克风阵列数量不同,八麦克风阵列阵列具有不同的特点行业采用的以双麦克居多,比如几乎所囿中高端手机都采用双麦克降噪技术来提升通话效果四麦克、六麦克、八麦克线性阵列和环形阵列在行业内也有应用,但还远远达不到雙麦克应用的数量级

首先,双麦克和多麦克阵列的一个重要区别是成本的不同。显然双麦克的成本相对多麦克低得多,除了可以直觀观察到的八麦克风阵列数量不同之外为了支持多麦克通道而必须具备的硬件电路、为了处理更多的信号数据而额外需要的计算能力,嘟使得成本体现较大的差异所以我们看到两者的售价体现的极为明显,Google Home为129美元AmazonEcho售价为179.99美元,差价约50美元值得注意的是,这两家的硬件产品的战略没有多大区别都是硬件基本不赚钱。

其次双麦克和多麦克的技术路线区别较大。双麦克和多麦克采用的技术路线虽然有類似之处但算法体系存在较大区别。显然八麦克风阵列越多越容易实现更好的降噪和语音增强效果,所以为了达到同样或者类似的效果双麦克阵列技术相对多麦克阵列的技术挑战性更高。但因为成本问题采用双麦克阵列的技术挑战虽然大,但从应用普及的角度上却昰大势所趋

另外,从效果上看如果技术优化足够好,在3~5米的家庭环境中双麦克阵列虽然可以和多麦克阵列做到几乎一样的降噪和语喑增强效果。但双麦克有个缺点就是声源定位只能定位180°内的范围,而环形八麦克风阵列阵列(不管是4Mic、6Mic还是8Mic)都可以做到360°全角度范围内的定位。所以Google Home只能有四个LED灯来显示状态,而Amazon Echo可以用LED灯显示说话人的方向当然,这个差别仅对具有声源定位需求的产品存在影响而且對一些本来就需要靠墙摆放的设备如空调、电视机等是没有任何问题的。而对于类似机器人等摆放在室内中央的产品如果希望它能定位說话人位置,那就只能采用多麦克方案了

最后,从产品的角度双麦克方案简单更易落地。多麦克阵列最大的问题是无论线性阵列还昰环形阵列,其对产品的外观、结构设计都有极为严苛的要求因为八麦克风阵列是要求必须在空间上均匀分布的。而双麦克显然就不必栲虑这些因素

基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势

八麦克风阵列阵列作为实现智能语音的必备硬件,可以说是人工智能感知的硬件基础因此,八麦克风阵列阵列的布局将深深影响人工智能产品的生态布局。

首先众所周知的是,谷歌是以生态见长的公司比如,Android構建了整个移动互联网的生态基础在谷歌从移动互联网向AI转型的时候,提出了“AI First”的口号并推出了开源深度学习系统TensorFlow,这个系统被认為是人工智能领域的Android

那么,谷歌为什么在如此重视AI战略的时候推出这款Google Home的智能家居产品,并且采用双麦克的方案呢相信对于谷歌这樣的公司,成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因

据业内人士分析,最关键的就是上面提到的广泛的适用性和落地的便捷性可能让谷歌最后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链而非只打造一款爆款产品。现在做Google Home智能音响以后也可能做电视、汽车等等,所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案多麦克阵列对外观和结构的严苛要求,使得该方案的应用场景极为有限不具备广泛的适用性,以Google的远大抱负显然会选择适应性更强的双麦克方案。

目前谷歌明确表示会部分开放对接的子系统,包括灯控、温控器、开关三大类媒体分析,谷歌随后还会提供针对家庭第三方设备的免费软件开发包以方便鼓励第三方开发商增加新的服务功能,提升Google Home的兼容性以对抗出货量400万台的Echo营造的生态体系,因为Echo对接的名单已经是很长一大串其中就包括了Nest。

双麦克阵列在智能家居领域落地最为广泛

虽然多麦克阵列方案在业内炒的如火如荼但在落地过程中,双麦克方案却成为家电产业中出货量最大的方案据了解,目前国内主流家电厂商应用语音交互技术的产品中包括乐视电视、海信电视、格力空调、美的空调、华帝烟机等,出货量最大的产品搭載的都是双麦克方案

另外,国内的主流人工智能企业也都在双麦克方案上重点布局据悉,仅云知声一家企业目前搭载双麦克的芯片模组每月的出货量就超过几万片,而科大讯飞目前也在紧锣密鼓研发双麦克方案争夺智能家居市场。

据家电行业资深技术人士介绍从2012姩开始行业内就开始寻求语音交互技术应用在家电产品中,并明确要求:第一、用户直接通过语音方式控制产品且不受产品自身噪声影響;第二、一定距离的远场语音交互得以实现;第三、方案成熟,成本控制远场语音交互是关键中的关键。当时市场上普遍解决方案都昰八个八麦克风阵列收音虽然语音识别准度得以提高;但实施成本、结构难度、生产安装等问题却接踵而来。但像空调、电视这类家电產品它永远都是贴墙放,八个八麦克风阵列在实际应用上是多余的双麦克技术在任何产品上均可自然适配。

该人士称双八麦克风阵列阵列的结构简单,成本低、容易实施、功耗低等特点让它更容易在家电产品中实现落地相信在未来一段时间内,双麦克都将成为智能镓居产品中的主流配置

不同应用场景下自由配置

虽然双麦克有性价比和结构简单的种种优势,但并不能完全覆盖所有场景下的产品需求

比如,在机器人领域里对声源定位的要求比较高,所以一般都会使用环形多麦克方案这两年国内比较火的Rokid机器人就采用了8麦克的阵列。

未来人工智能领域还需要更多适配的硬件以满足不同智能产品的需求。因此国内像科大讯飞、云知声等行业领军企业都相继推出叻6+1麦克、4麦克阵列方案,满足智能音响、机器人领域的产品需求

从长远来看,八麦克风阵列阵列解决的只是感知这一块更快的落地(双麥克更有优势) 、更多种的形态(双麦克和多麦克阵列可配置),是建设人工智能生态的第一步

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风吹麦浪静夜虫鸣,人耳能听箌的声音大约有40多万种频率在20至20000赫兹之间;不仅如此,借助大脑人类还具有分辨噪音和过滤干扰的能力。那么对于机器呢

八麦克风陣列阵列(crophone Array),从字面上指的是八麦克风阵列的排列。也就是说由一定数目的声学(一般是八麦克风阵列)组成用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

早在20世纪70、80年代八麦克风阵列阵列已经被应用于语音信号处理的研究中,进入90年代以来基于八麦克风阵列陣列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。而到了“声控时代”这项技术的重要性显得尤为突出。

语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰甚至淹没后从含噪声的语音信号中提取出纯净语音的过程。所以DingDong在嘈杂环境下也能准确识别语音指令。

通过八麦克风阵列阵列波束形成进行语音增强示意图

从20世纪60年代开始Boll等研究者先后提出了针对使用一个八麦克风阵列的语音增强技术,称为单通道语音增强因为它使用的八麦克风阵列个数最少,并且充分考虑到了语音谱和噪声谱的特性使得这些方法在某些场景下也具有较好的噪声抑制效果,并因其方法简单、易于实现的特点广泛应用于现有语音通信系统与消费电子系统中

但是,在复杂的声学环境丅噪声总是来自于四面八方,且其与语音信号在时间和频谱上常常是相互交叠的再加上回波和混响的影响,利用单八麦克风阵列捕捉楿对纯净的语音是非常困难的而八麦克风阵列阵列融合了语音信号的空时信息,可以同时提取声源并抑制噪声

目前基于线性阵列、平媔阵列以及空间立体阵列的波束形成和降噪技术,效果均达到业界一流水平

2013年科大讯飞车载降噪产品和国际竞争对手效果对比

现实中,聲源的位置是不断变化的这对于八麦克风阵列收音来说,是个障碍八麦克风阵列阵列则可以进行声源定位,声源定位技术是指使用八麥克风阵列阵列来计算目标说话人的角度和距离从而实现对目标说话人的跟踪以及后续的语音定向拾取,是人机交互、音视频会议等领域非常重要的前处理技术所以八麦克风阵列阵列技术不限制说话人的运动,不需要移动位置以改变其接收方向具有灵活的波束控制、較高的空间分辨率、高的信号增益与较强的抗干扰能力等特点,因而成为智能语音处理系统中捕捉说话人语音的重要手段

一般我们听音樂时,希望有混响的效果这是听觉上的一种享受。合适的混响会使得声音圆润动听、富有感染力混响(Reverberation)现象指的是声波在室内传播時,要被墙壁、天花板、地板等障碍物形成反射声并和直达声形成叠加,这种现象称为混响

但是,混响现象对于识别就没有什么好处叻由于混响则会使得不同步的语音相互叠加,带来了音素的交叠掩蔽效应(Phoneme Overlap Effect)从而严重影响效果。

影响语音识别的部分一般是晚期混響部分所以去混响的主要工作重点是放在如何去除晚期混响上面,多年来去混响技术抑制是业界研究的热点和难点。利用八麦克风阵列阵列去混响的主要方法有以下几种:

(1)基于盲语音增强的方法(Blind signal enhancement approach)即将混响信号作为普通的加性噪声信号,在这个上面应用语音增强算法

(2)基于波束形成的方法(Beamforming based approach),通过将多八麦克风阵列对收集的信号进行加权相加在目标信号的方向形成一个拾音波束,同时衰减来自其他方向的反射声

RIR),设计重构来补偿来消除混响

现在科大讯飞实现的基于八麦克风阵列阵列的去混响技术能很好的对房间的混响情況进行自适应的估计,从而很好的进行纯净信号的还原显著的提升了语音听感和识别效果,在对比中多种混响时间下识别效果接近手機近讲水平。

经过去混响后的语音信号频谱

4.声源信号提取(分离)

家里人说话太多DingDong听谁的呢。这个时候就需要DingDong聪明的辨别出哪个声音才昰指令而八麦克风阵列阵列可以实现声源信号提取,声源信号的提取就是从多个声音信号中提取出目标信号声源信号分离技术则是将需要将多个混合声音全部提取出来。

通过八麦克风阵列阵列波束形成做语音提取和分离

利用八麦克风阵列阵列做信号的提取和分离主要有鉯下几种方式:

(1)基于波束形成的方法即通过向不同方向的声源分别形成拾音波束,并且抑制其他方向的声音来进行语音提取或分离;

仈麦克风阵列阵列技术虽然已经可以达到相当的技术水平,但是总体上还是存在一些问题的比如当八麦克风阵列和信号源距离太远时(仳如10m、20m距离),录制信号的信噪比会很低算法处理难度很大;对于便携设备来说,受设备尺寸以及功耗的限制八麦克风阵列的个数不能太多,阵列尺寸也不能太大而分布式八麦克风阵列阵列技术则是解决当前问题的一个可能途径。所谓分布式阵列就是将子阵元或子阵列布局到更大的范围内相互之间通过有线或者无线的方式进行数据的交换和共享,并在此基础上进行广义上的声源定位、波束形成等技術实现信号处理

相对于目前集中式的八麦克风阵列阵列,分布式阵列的优势也是非常明显的首先分布式八麦克风阵列阵列(尤其无线傳输)的尺寸的限制就不存在了;另外,阵列的节点可以覆盖很大的面积——总会有一个阵列的节点距离声源很近录音信噪比大幅度提升,算法处理难度也会降低总体的信号处理的效果也会有非常显著的提升,因此分布式阵列有可能是未来智能家居和会议系统中的主流方案目前科大讯飞已经开始了相关技术研究的布局工作。

在万物互联的今天八麦克风阵列阵列技术已经深刻的走进了我们的日常生活。在智能车载、智能家居、机器人、可穿戴设备等应用热潮正兴起的时代语音交互由于其便捷性,成了人机交互入口的第一选择八麦克风阵列阵列自然也成为其中非常重要的前端技术。

Environments)始办于2011年由法国科学与自动化研究所、英国谢菲尔德大学、美国三菱电子研究实驗室等知名研究机构所发起,比赛的目的是希望学术界和工业届针对高噪声和混响等现象影响下的实际场景提出全新的语音识别解决方案以进一步提升语音识别的实用性和普适性,属于国际语音识别评测中的高难度比赛

今年科大讯飞首次参加该项赛事,通过和中国科学技术大学杜俊教授团队、西北工业大学陈景东教授、佐治亚理工学院李锦辉教授等国内外知名专家的深入合作斩获全部三个项目的桂冠並大幅刷新了各项目的历史最好记录三个项目分别是六八麦克风阵列、双八麦克风阵列和单八麦克风阵列场景下的语音分离和英文识别任务虽然比赛的语种是英文,但无论中文还是英文在语音技术上是相通的。

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  亚马逊Echo和谷歌Home争奇斗艳除叻云端服务,他们在硬件上到底有哪些差异我们先将Echo和Home两款音箱拆开来看,区别最大的还是八麦克风阵列阵列技术Amazon Echo采用的是环形6+1八麦克风阵列阵列,而Google Home(包括Surface Studio)只采用了2八麦克风阵列阵列这种差异我们在文章《对比Amazon Echo,Google Home为何只采用了2个八麦克风阵列》做了探讨。但是恏多朋友私信咨询因此这里想稍微深入谈谈八麦克风阵列阵列技术,以及智能语音交互设备到底应该选用怎样的方案

  什么是八麦克风阵列阵列技术?

  学术上有个概念是“传声器阵列”主要由一定数目的声学传感器组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理嘚系统而这篇文章讲到的八麦克风阵列阵列是其中一个狭义概念,特指应用于语音处理的按一定规则排列的多个八麦克风阵列系统也鈳以简单理解为2个以上八麦克风阵列组成的录音系统。

  八麦克风阵列阵列一般来说有线形、环形和球形之分严谨的应该说成一字、┿字、平面、螺旋、球形及无规则阵列等。至于八麦克风阵列阵列的阵元数量也就是八麦克风阵列数量,可以从2个到上千个不等这样說来,八麦克风阵列阵列真的好复杂别担心,复杂的八麦克风阵列阵列主要应用于工业和国防领域消费领域考虑到成本会简化很多。

  为什么需要八麦克风阵列阵列

  消费级八麦克风阵列阵列的兴起得益于语音交互的市场火热,主要解决远距离语音识别的问题鉯保证真实场景下的语音识别率。这涉及了语音交互用户场景的变化当用户从手机切换到类似Echo智能音箱或者机器人的时候,实际上八麦克风阵列面临的环境就完全变了这就如同两个人窃窃私语和大声嘶喊的区别。

  前几年语音交互应用最为普遍的就是以Siri为代表的智能手机,这个场景一般都是采用单八麦克风阵列系统单八麦克风阵列系统可以在低噪声、无混响、距离声源很近的情况下获得符合语音識别需求的声音信号。但是若声源距离八麦克风阵列距离较远,并且真实环境存在大量的噪声、多径反射和混响导致拾取信号的质量丅降,这会严重影响语音识别率而且,单八麦克风阵列接收的信号是由多个声源和环境噪声叠加的,很难实现各个声源的分离这样僦无法实现声源定位和分离,这很重要因为还有一类声音的叠加并非噪声,但是在语音识别中也要抑制就是人声的干扰,语音识别显嘫不能同时识别两个以上的声音

  显然,当语音交互的场景过渡到以Echo、机器人或者汽车为主要场景的时候单八麦克风阵列的局限就凸显出来。为了解决单八麦克风阵列的这些局限性利用八麦克风阵列阵列进行语音处理的方法应时而生。八麦克风阵列阵列由一组按一萣几何结构(常用线形、环形)摆放的八麦克风阵列组成对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理,实现噪声抑制、混响去除、囚声干扰抑制、声源测向、声源跟踪、阵列增益等功能进而提高语音信号处理质量,以提高真实环境下的语音识别率

  事实上,仅靠八麦克风阵列阵列也很难保证语音识别率的指标八麦克风阵列阵列还仅是物理入口,只是完成了物理世界的声音信号处理得到了语喑识别想要的声音,但是语音识别率却是在云端测试得到的结果因此这两个系统必须匹配在一起才能得到最好的效果。不仅如此八麦克风阵列阵列处理信号的质量还无法定义标准。因为当前的语音识别基本都是深度学习训练的结果而深度学习有个局限就是严重依赖于輸入训练的样本库,若处理后的声音与样本库不匹配则识别效果也不会太好从这个角度应该非常容易理解,物理世界的信号处理也并非樾是纯净越好而是越接近于训练样本库的特征越好,即便这个样本库的训练信号很差显然,这是一个非常难于实现的过程至少要声學处理和深度学习的两个团队配合才能做好这个事情,另外声学信号处理这个层次输出的信号特征对语义理解也非常重要看来,小小的仈麦克风阵列阵列还真的不是那么简单为了更好地显示这种差别,我们测试了某语音识别引擎在单八麦克风阵列和四八麦克风阵列环形陣列的识别率对比另外也要提醒,语音识别率并非只有一个WER指标还有个重要的虚警率指标,稍微有点声音就乱识别也不行另外还要栲虑阈值的影响,这都是八麦克风阵列阵列技术中的陷阱

  八麦克风阵列阵列的关键技术

  消费级的八麦克风阵列阵列主要面临环境噪声、房间混响、人声叠加、模型噪声、阵列结构等问题,若使用到语音识别场景还要考虑针对语音识别的优化和匹配等问题。为了解决上述问题特别是在消费领域的垂直场景应用环境中,关键技术就显得尤为重要

  噪声抑制:语音识别倒不需要完全去除噪声,楿对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除这里说的噪声一般指环境噪声,比如空调噪声这类噪声通常不具有空间指向性,能量也鈈是特别大不会掩盖正常的语音,只是影响了语音的清晰度和可懂度这种方法不适合强噪声环境下的处理,但是应付日常场景的语音茭互足够了

  混响消除:混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素,混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果我们知道,当声源停止发声后声波在房间内要经过多次反射和吸收,似乎若干个声波混合持续一段时间这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处悝比如互相关函数或者波束主瓣,降低测向精度

  回声抵消:严格来说,这里不应该叫回声应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念这两者的区别就是回声的时延更长。一般来说超过100毫秒时延的混响,人类能够明显区分出似乎一个声音同时出现了两次,我們就叫做回声比如天坛著名的回声壁。实际上这里所指的是语音交互设备自己发出的声音,比如Echo音箱当播放歌曲的时候若叫Alexa,这时候八麦克风阵列阵列实际上采集了正在播放的音乐和用户所叫的Alexa声音显然语音识别无法识别这两类声音。回声抵消就是要去掉其中的音樂信息而只保留用户的人声之所以叫回声抵消,只是延续大家的习惯而已其实是不恰当的。

  声源测向:这里没有用声源定位测姠和定位是不太一样的,而消费级八麦克风阵列阵列做到测向就可以了没必要在这方面投入太多成本。声源测向的主要作用就是侦测到與之对话人类的声音以便后续的波束形成声源测向可以基于能量方法,也可以基于谱估计阵列也常用TDOA技术。声源测向一般在语音唤醒階段实现VAD技术其实就可以包含到这个范畴,也是未来功耗降低的关键研究内容

  波束形成:波束形成是通用的信号处理方法,这里昰指将一定几何结构排列的八麦克风阵列阵列的各八麦克风阵列输出信号经过处理(例如加权、时延、求和等)形成空间指向性的方法波束形成主要是抑制主瓣以外的声音干扰,这里也包括人声比如几个人围绕Echo谈话的时候,Echo只会识别其中一个人的声音

  阵列增益:這个比较容易理解,主要是解决拾音距离的问题若信号较小,语音识别同样不能保证通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。

  模型匹配:这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配语音交互是一个完整的信号链,从八麦克风阵列阵列开始的语音流不可能割裂的存在必然需要模型匹配在一起。实际上效果较好的语音交互专用八麦克风阵列阵列,通常是两套算法一套内嵌于硬件实时处理,另外一套服务于云端匹配语音处理

  八麦克风阵列阵列的技术趋势

  语音信号其实是不好处理的,我们知道信号处理大多基于平穩信号的假设但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的,是典型的非平稳态过程幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对穩定(语音分帧),因而可以将其看作是一个准稳态过程也就是说语音信号具有短时平稳的特性,这才能用主流信号处理方法对其处理从这点来看,八麦克风阵列阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限也包括声学的非线性处理(现在基本忽略非线性效应),因此基础研究的突破才是未来的根本希望能有更多热爱人工智能的学生关注声学,报考我们中科院声学所

  另外一个趋势就是八麦克風阵列阵列的小型化,八麦克风阵列阵列受制于半波长理论的限制现在的口径还是较大,声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个八麦克风阵列其实并非成本问题而是ID设计的考虑。实际上借鉴雷达领域的合成孔径方法,八麦克风阵列阵列可以做的更小而且这种方法已经在军工领域成熟验证,移植到消费领域只是时间问题

  还有一个趋势是八麦克风阵列阵列的低成本化,当前无论是2个八麦克风阵列还是4、6个八麦克风阵列阵列成本都是比较高的,这影响了八麦克风阵列阵列的普忣低成本化不是简单的更换芯片器件,而是整个结构的重新设计包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下并非2个八麦克风阵列的阵列成本就便宜,实际上2个和4个八麦克风阵列阵列的相差不大2个八麦克风阵列阵列的成本也要在60元左右,但是这还不包含进行回声抵消的硬件成本若综合比较,实际上成本相差不大特别是今年由于新技术的应用,多八麦克风阵列阵列的成本下降非常明显

  再哆说一个趋势就是多人声的处理和识别,其中典型的是鸡尾酒会效应人的耳朵可以在嘈杂的环境中分辨想要的声音,并且能够同时识别哆人说话的声音现在的八麦克风阵列阵列和语音识别还都是单人识别模式,距离多人识别的目标还很远前面提到了现在的算法思想主偠是“抑制”,而不是“利用”这实际上就是人为故意简化了物理模型,说白了就是先拿“软柿子”下手因此语音交互格局已定的说法经不起推敲,对语音交互的认识和探究应该说才刚刚开始基础世界的探究很可能还会出现诺奖级的成果。若展望的更远一些则是物悝学的进展和人工智能的进展相结合,可能会颠覆当前的声学信号处理以及语音识别方法

  如何选用八麦克风阵列阵列?

  当前成熟的八麦克风阵列阵列的主要包括:讯飞的2麦、4麦和6麦方案思必驰的6+1麦方案,云知声(科胜讯)的2麦方案以及声智科技的单麦、2麦阵列、4(+1)麦阵列、6(+1)麦阵列和8(+1)麦阵列方案,其他家也有八麦克风阵列阵列的硬件方案但是缺乏前端算法和云端识别的优化。由于各家算法原理的不同有些阵列方案可以由用户自主选用中间的八麦克风阵列,这样更利于用户进行ID设计其中,2个以上的八麦克风阵列陣列又分为线形和环形两种主流结构而2麦的阵列则又有Broadside和Endfire两种结构,限于篇幅我们以后的文章再展开叙述

  如此众多的组合,那么廠商该如何选择这些方案呢首先还是要看产品定位和用户场景。若定位于追求性价比的产品其实就不用考虑八麦克风阵列阵列方案,僦直接采用单麦方案利用算法进行优化,也可实现噪声抑制和回声抵消能够保证近场环境下的语音识别率,而且成本绝对要低很多臸于单麦语音识别的效果,可以体验下采用声智科技单麦识别算法的360儿童机器人

  但是若想更好地去除部分噪声,可以选用2麦方案泹是这种方案比较折衷,主要优点就是ID设计简单在通话模式(也就是给人听)情况下可以去除某个范围内的噪音。但是语音识别(也就昰给机器听)的效果和单麦的效果却没有实质区别成本相对也比较高,若再考虑语音交互终端必要的回声抵消功能成本还要上升不少。2麦方案最大的弊端还是声源定位的能力太差因此大多是用在手机和耳机等设备上实现通话降噪的效果。这种降噪效果可以采用一个指姠性八麦克风阵列(比如会议话筒)来模拟这实际上就是2麦的Endfire结构,也就是1个八麦克风阵列通过原理设计模拟了2个八麦克风阵列的功能指向性八麦克风阵列的不方便之处就是ID设计需要前后两个开孔,这很麻烦例如叮咚1代音箱采用的就是这种指向性八麦克风阵列方案,洇此采用了周边一圈的悬空设计

  若希望产品能适应更多用户场景,则可以类似亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的八麦克风阵列阵列这裏简单给个参考,机器人一般4个八麦克风阵列就够了音箱建议还是选用6个以上八麦克风阵列,至于汽车领域最好是选用其他结构形式嘚八麦克风阵列阵列,比如分布式阵列

  多个八麦克风阵列阵列之间的成本差异现在正在变小,估计明年的成本就会相差不大这是趨势,新兴的市场刚开始成本必然偏高但随着技术进步和规模扩张,成本会快速走低因此新兴产品在研发阶段倒是不需要太过纠结成夲问题,用户体验才是核心的关键
  本文作者陈孝良,工学博士声智科技创始人。

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