麦克风阵列是什么 有哪些关键技术？

　　亚马逊Echo和谷歌Home争奇斗艳，除了云端服务，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，区别最大的还是麦克风阵列技术。Amazon Echo采用的是环形6+1麦克风阵列，而Google Home（包括Surface Studio）只采用了2麦克风阵列。这种差异我们在文章《对比Amazon Echo，Google Home为何只采用了2个麦克风？》做了探讨。但是好多朋友私信咨询，因此这里想稍微深入谈谈麦克风阵列技术，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组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。而这篇文章讲到的麦克风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麦克风系统，也可以简单理解为2个以上麦克风组成的录音系统。

　　麦克风阵列一般来说有线形、环形和球形之分，严谨的应该说成一字、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个到上千个不等。这样说来，麦克风阵列真的好复杂，别担心，复杂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会简化很多。

　　为什么需要麦克风阵列？

　　消费级麦克风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，以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，实际上麦克风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、距离声源很近的情况下获得符合语音识别需求的声音信号。但是，若声源距离麦克风距离较远，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下降，这会严重影响语音识别率。而且，单麦克风接收的信号，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。这样就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，语音识别显然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，单麦克风的局限就凸显出来。为了解决单麦克风的这些局限性，利用麦克风阵列进行语音处理的方法应时而生。麦克风阵列由一组按一定几何结构（常用线形、环形）摆放的麦克风组成，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、人声干扰抑制、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，仅靠麦克风阵列也很难保证语音识别率的指标。麦克风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，得到了语音识别想要的声音，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，麦克风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输入训练的样本库，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越是纯净越好，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，至少要声学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，小小的麦克风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麦克风和四麦克风环形阵列的识别率对比。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，另外还要考虑阈值的影响，这都是麦克风阵列技术中的陷阱。

　　麦克风阵列的关键技术

　　消费级的麦克风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，相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