深度解读麦克风阵列技术语音交互应该选用怎样的方案?
亚马逊Echo和谷歌Home争奇斗艳,除了云端服务,他们在硬件上究竟有哪些差异?我们再行将Echo和Home两款音箱拆下来看,区别仅次于的还是麦克风阵列技术。AmazonEcho使用的是环形6+1麦克风阵列,而GoogleHome(还包括SurfaceStudio)只使用了2麦克风阵列。这里想要略为了解谈谈麦克风阵列技术,以及智能语音交互设备究竟应当搭配怎样的方案。
什么是麦克风阵列技术? 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构成,用来对声场的空间特性展开取样并处置的系统。而这篇文章谈到的麦克风阵列是其中一个狭义概念,特指应用于语音处置的按一定规则排序的多个麦克风系统,也可以非常简单解读为2个以上麦克风构成的录音系统。
麦克风阵列一般来说有线形、环形和球形之分,缜密的应当说成一字、十字、平面、螺旋、球形及无规则阵列等。至于麦克风阵列的阵元数量,也就是麦克风数量,可以从2个到上千个平均。
这样说来,麦克风阵列知道好简单,别担心,简单的麦克风阵列主要应用于工业和国防领域,消费领域考虑到成本不会修改很多。 为什么必须麦克风阵列? 消费级麦克风阵列的蓬勃发展归功于语音交互的市场火热,主要解决问题远距离语音辨识的问题,以确保现实场景下的语音识别率。这牵涉到了语音交互用户场景的变化,当用户从手机转换到类似于Echo智能音箱或者机器人的时候,实质上麦克风面对的环境就几乎逆了,这就如同两个人窃窃私语和大声嘶喊的区别。
前几年,语音交互应用于尤为广泛的就是以Siri为代表的智能手机,这个场景一般都是使用单麦克风系统。单麦克风系统可以在低噪声、无混响、距离声源很将近的情况下取得合乎语音辨识市场需求的声音信号。
但是,若声源距离麦克风距离较近,并且现实环境不存在大量的噪声、多径光线和混响,造成掉落信号的质量上升,这不会严重影响语音识别率。而且,单麦克风接管的信号,是由多个声源和环境噪声变换的,很难构建各个声源的分离出来。这样就无法构建声源定位和分离出来,这很最重要,因为还有一类声音的变换并非噪声,但是在语音辨识中也要诱导,就是人声的阻碍,语音辨识似乎无法同时辨识两个以上的声音。
似乎,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,单麦克风的局限就突显出来。为了解决问题单麦克风的这些局限性,利用麦克风阵列展开语音处置的方法应时而生。麦克风阵列由一组按一定几何结构(常用线形、环形)放置的麦克风构成,对收集的有所不同空间方向的声音信号展开机时处置,构建噪声诱导、混响除去、人声阻碍诱导、声源测向、声源追踪、阵列增益等功能,进而提升语音信号处理质量,以提升现实环境下的语音识别率。
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