智能語音技術(shù)中麥克風陣列的原理

　　麥克風陣列(Microphone Array)，從字面上，指的是麥克風的排列。也就是說由一定數(shù)目的聲學傳感器(一般是麥克風)組成，用來對聲場的空間特性進行采樣并處理的系統(tǒng)。

　　早在20世紀70、80年代，麥克風陣列已經(jīng)被應用于語音信號處理的研究中，進入90年代以來，基于麥克風陣列的語音信號處理算法逐漸成為一個新的研究熱點。而到了“聲控時代”，這項技術(shù)的重要性顯得尤為突出。

麥克風陣列能干什么?

　　任何一項技術(shù)的發(fā)生發(fā)展都伴隨著問題的提出及解決，麥克風陣列也是如此。那么它主要應用在哪些場景下呢?又有著怎樣的功能!

　　噪聲環(huán)境怎么破?— 語音增強

　　語音增強是指當語音信號被各種各樣的噪聲(包括語音)干擾甚至淹沒后，從含噪聲的語音信號中提取出純凈語音的過程。所以DingDong在嘈雜環(huán)境下，也能準確識別語音指令。

　　通過麥克風陣列波束形成進行語音增強示意圖

　　從20世紀60年代開始，Boll等研究者先后提出了針對使用一個麥克風的語音增強技術(shù)，稱為單通道語音增強。因為它使用的麥克風個數(shù)最少，并且充分考慮到了語音譜和噪聲譜的特性，使得這些方法在某些場景下也具有較好的噪聲抑制效果，并因其方法簡單、易于實現(xiàn)的特點廣泛應用于現(xiàn)有語音通信系統(tǒng)與消費電子系統(tǒng)中。

　　但是，在復雜的聲學環(huán)境下，噪聲總是來自于四面八方，且其與語音信號在時間和頻譜上常常是相互交疊的，再加上回波和混響的影響，利用單麥克風捕捉相對純凈的語音是非常困難的。而麥克風陣列融合了語音信號的空時信息，可以同時提取聲源并抑制噪聲。

　　目前科大訊飛已經(jīng)實現(xiàn)了基于線性陣列、平面陣列以及空間立體陣列的波束形成和降噪技術(shù)，效果均達到業(yè)界一流水平。

　　說話人老是變幻位置怎么破?—聲源定位

　　現(xiàn)實中，聲源的位置是不斷變化的，這對于麥克風收音來說，是個障礙。麥克風陣列則可以進行聲源定位，聲源定位技術(shù)是指使用麥克風陣列來計算目標說話人的角度和距離，從而實現(xiàn)對目標說話人的跟蹤以及后續(xù)的語音定向拾取，是人機交互、音視頻會議等領(lǐng)域非常重要的前處理技術(shù)。所以麥克風陣列技術(shù)不限制說話人的運動，不需要移動位置以改變其接收方向，具有靈活的波束控制、較高的空間分辨率、高的信號增益與較強的抗干擾能力等特點，因而成為智能語音處理系統(tǒng)中捕捉說話人語音的重要手段。

　　室內(nèi)回聲太大怎么破?—去混響

　　一般我們聽音樂時，希望有混響的效果，這是聽覺上的一種享受。合適的混響會使得聲音圓潤動聽、富有感染力?；祉?Reverberation)現(xiàn)象指的是聲波在室內(nèi)傳播時，要被墻壁、天花板、地板等障礙物形成反射聲，并和直達聲形成疊加，這種現(xiàn)象稱為混響。

　　但是，混響現(xiàn)象對于識別就沒有什么好處了。由于混響則會使得不同步的語音相互疊加，帶來了音素的交疊掩蔽效應(Phoneme Overlap Effect)，從而嚴重影響語音識別效果。

　　影響語音識別的部分一般是晚期混響部分，所以去混響的主要工作重點是放在如何去除晚期混響上面，多年來，去混響技術(shù)抑制是業(yè)界研究的熱點和難點。利用麥克風陣列去混響的主要方法有以下幾種：

　　1、基于盲語音增強的方法(Blind signal enhancement approach)，即將混響信號作為普通的加性噪聲信號，在這個上面應用語音增強算法。

　　2、基于波束形成的方法(Beamforming based approach)，通過將多麥克風對收集的信號進行加權(quán)相加，在目標信號的方向形成一個拾音波束，同時衰減來自其他方向的反射聲。

　　3、基于逆濾波的方法(An inverse filtering approach)，通過麥克風陣列估計房間的房間沖擊響應(Room Impulse Response, RIR)，設(shè)計重構(gòu)濾波器來補償來消除混響。

　　現(xiàn)在科大訊飛實現(xiàn)的基于麥克風陣列的去混響技術(shù)能很好的對房間的混響情況進行自適應的估計，從而很好的進行純凈信號的還原，顯著的提升了語音聽感和識別效果，在測試對比中，多種混響時間下識別效果接近手機近講水平。

　　混響語音信號頻譜

　　說話人太多怎么破?—聲源信號提取(分離)

　　家里人說話太多，DingDong聽誰的呢。這個時候就需要DingDong聰明的辨別出哪個聲音才是指令。而麥克風陣列可以實現(xiàn)聲源信號提取，聲源信號的提取就是從多個聲音信號中提取出目標信號，聲源信號分離技術(shù)則是將需要將多個混合聲音全部提取出來。

　　通過麥克風陣列波束形成做語音提取和分離

　　利用麥克風陣列做信號的提取和分離主要有以下幾種方式：

　　1、基于波束形成的方法，即通過向不同方向的聲源分別形成拾音波束，并且抑制其他方向的聲音，來進行語音提取或分離：

　　2、基于傳統(tǒng)的盲源信號分離(Blind Source Separation)的方法進行，主要包括主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)和基于獨立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)的方法。

　　進擊的麥克風陣列

　　麥克風陣列技術(shù)雖然已經(jīng)可以達到相當?shù)募夹g(shù)水平，但是總體上還是存在一些問題的，比如當麥克風和信號源距離太遠時(比如10m、20m距離)，錄制信號的信噪比會很低，算法處理難度很大;對于便攜設(shè)備來說，受設(shè)備尺寸以及功耗的限制，麥克風的個數(shù)不能太多，陣列尺寸也不能太大。而分布式麥克風陣列技術(shù)則是解決當前問題的一個可能途徑。所謂分布式陣列就是將子陣元或子陣列布局到更大的范圍內(nèi)，相互之間通過有線或者無線的方式進行數(shù)據(jù)的交換和共享，并在此基礎(chǔ)上進行廣義上的聲源定位、波束形成等技術(shù)實現(xiàn)信號處理。

　　相對于目前集中式的麥克風陣列，分布式陣列的優(yōu)勢也是非常明顯的。首先分布式麥克風陣列(尤其無線傳輸)的尺寸的限制就不存在了;另外，陣列的節(jié)點可以覆蓋很大的面積——總會有一個陣列的節(jié)點距離聲源很近，錄音信噪比大幅度提升，算法處理難度也會降低，總體的信號處理的效果也會有非常顯著的提升，因此分布式陣列有可能是未來智能家居和會議系統(tǒng)中的主流方案。

　　在萬物互聯(lián)的今天，麥克風陣列技術(shù)已經(jīng)深刻的走進了我們的日常生活。在智能車載、智能家居、機器人、可穿戴設(shè)備等應用熱潮正興起的時代，語音交互由于其便捷性，成了人機交互入口的第一選擇，麥克風陣列自然也成為其中非常重要的前端技術(shù)。