熟悉人工智能的朋友一定明白，語音交互對于人機(jī)對話交互的重要意義，而一個完整的語音交互涉及到人的語音、語義，機(jī)器的麥克風(fēng)、處理器、核心算法等多個部分，是一項看似簡單，實則復(fù)雜的龐大工程！

前言

隨著人工智能與人們的生活越來越近，語音技術(shù)的發(fā)展也備受關(guān)注。傳統(tǒng)的近場語音已經(jīng)無法滿足人們的需求，人們希望可以在更遠(yuǎn)的距離，更復(fù)雜的環(huán)境中語音控制智能設(shè)備。因此，陣列技術(shù)成為遠(yuǎn)場語音技術(shù)的核心。

陣列麥克風(fēng)對人工智能的意義

1.空間選擇性：通過電掃陣列等空間定位技術(shù)可以獲取聲源的有效位置，智能設(shè)備在獲取精準(zhǔn)的聲源位置信息，讓我們的語音更加智能，通過算法獲取高品質(zhì)的語音信號質(zhì)量。

2.麥克風(fēng)陣列可以自動檢測聲源位置，跟蹤說話人，同時可以獲取多聲源和跟蹤移動聲源的優(yōu)勢，無論你走到任何位置，智能設(shè)備都會對你的位置方向進(jìn)行語音增強(qiáng)。

3.陣列麥克風(fēng)增加了空域處理，對多信號空時頻三維的處理彌補(bǔ)單信號在噪聲抑制，回聲抑制，混響抑制，聲源定位，語音分離方面的不足，讓我們的智能設(shè)備在復(fù)雜的環(huán)境中都可以獲取高質(zhì)量的語音信號，提供更好的智能語音體驗。
    麥克風(fēng)陣列技術(shù)的技術(shù)難點

傳統(tǒng)的陣列信號處理技術(shù)直接應(yīng)用到麥克風(fēng)陣列處理系統(tǒng)中往往效果不理想，其原因在于麥克風(fēng)陣列處理有不同的處理特點：

1.陣列模型的建立

麥克風(fēng)主要應(yīng)用處理語音信號，拾音范圍有限，且多用于近場模型，使得常規(guī)的陣列處理方法如雷達(dá)，聲吶等平面波遠(yuǎn)場模型不再適用，在近場模型中，需要更加精準(zhǔn)的球面波，需要考慮傳播路徑不同引起的幅度衰減不同。

2.寬帶信號處理

通常的陣列信號處理多為窄帶，即不同陣元在接受時延與相位差主要體現(xiàn)在載波頻率，而語音信號未經(jīng)過調(diào)制也沒有載波，且高低頻之比較大，不同陣元的相位延時與聲源本身的特性關(guān)系很大—頻率密切相關(guān)，使得傳統(tǒng)的陣列信號處理方法不再完全適用。

3.非平穩(wěn)信號處理

傳統(tǒng)陣列處理中，多為平穩(wěn)信號，而麥克風(fēng)陣列的處理信號多是非平穩(wěn)信號，或者短時平穩(wěn)信號，因此麥克風(fēng)陣列一般對信號做短時頻域處理，每個頻域均對應(yīng)一個相位差，將寬帶信號在頻域上分成多個子帶，每個子帶做窄帶處理，再合并成寬帶譜。

4.混響

聲音傳播受空間影響較大，由于空間反射，衍射，麥克風(fēng)收到的信號除了直達(dá)信號以外，還有多徑信號疊加，使得信號被干擾，即為混響。在室內(nèi)環(huán)境中，受房間邊界或者障礙物衍射，反射導(dǎo)致聲音延續(xù)，極大程度的影響語音的可懂度。

聲源定位

聲源定位技術(shù)在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，利用麥克風(fēng)陣列來形成空間笛卡爾坐標(biāo)系，根據(jù)不同的線性陣列，平面陣列和空間陣列，來確定聲源在空間中的位置。智能設(shè)備首先可以對聲源的位置做進(jìn)一步的語音增強(qiáng)，當(dāng)智能設(shè)備獲取你的位置信息可以結(jié)合其他的傳感器進(jìn)行進(jìn)一步的智能體驗，比如機(jī)器人會聽到你的呼喚走到你的身邊，視頻設(shè)備會聚焦鎖定說話人等等。了解聲源定位技術(shù)之前，我們需要了解近場模型和遠(yuǎn)場模型。

近場模型和遠(yuǎn)場模型

通常麥克風(fēng)陣列的距離為1~3m，陣列處于近場模型，麥克風(fēng)陣列接受的是球面波而不是平面波，聲波在傳播的過程中會發(fā)生衰減，而衰減因子與傳播的距離成正比，因此聲波從聲源到達(dá)陣元時候的幅度也各不相同。而遠(yuǎn)場模型中，聲源到陣元的距離差相對較小，可以忽略。通常，我們定義2L²/λ為遠(yuǎn)近場臨界值，L為陣列孔徑，λ為聲波波長，因此陣元接受信號不僅有相位延時還有幅度衰減。

聲源定位技術(shù)

聲源定位的方法包括電掃陣列，超分辨譜估計和TDOA，分別將聲源和陣列之間的關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)榭臻g波束，空間譜和到達(dá)時間差，并通過相應(yīng)的信息進(jìn)行定位。

1.電掃陣列

通過陣列形成的波束在空間掃描，根據(jù)不同角度的抑制不同來判斷方向。通過控制各個陣元的加權(quán)系數(shù)來控制陣列的輸出指向，進(jìn)行掃描。當(dāng)系統(tǒng)掃描到輸出信號功率最大時所對應(yīng)的波束方向就是認(rèn)為是聲源的DOA方向，從而可以聲源定位。電掃陣列的方式存在一定的局限，僅僅適用于單一聲源。若多聲源在陣列方向圖的同一主波束內(nèi)，則無法區(qū)分。而這種定位精度和陣列寬度有關(guān)—在指定頻率下，波束寬度和陣列孔徑成反比，所以大孔徑的麥克風(fēng)陣列在很多場合的硬件上很難實現(xiàn)。

2.超分辨譜估計

如MUSIC，ESPRIT等，對其協(xié)方差矩陣（相關(guān)矩陣）進(jìn)行特征分解，構(gòu)造空間譜，關(guān)于方向的頻譜，譜峰對應(yīng)的方向即為聲源方向。適合多個聲源的情況，且聲源的分辨率與陣列尺寸無關(guān)，突破了物理限制，因此成為超分辨譜方案。這類方法可以拓展到寬帶處理，但是對誤差十分敏感，如麥克風(fēng)單體誤差，通道誤差，適合遠(yuǎn)場模型，矩陣運算量巨大。

3.TDOA

TDOA是先后估計聲源到達(dá)不同麥克風(fēng)的時延差，通過時延來計算距離差，再利用距離差和麥克風(fēng)陣列的空間幾何位置來確定聲源的位置。分為TDOA估計和TDOA定位兩步：

（1） TDOA估計

常用的有廣義互相關(guān)GCC，Generalized Cross Correlation和LMS自適應(yīng)濾波

(1)  廣義互相關(guān)
    基于TDOA的聲源定位方法中，主要用GCC來進(jìn)行延時估計。GCC計算方法簡單，延時小，跟蹤能力好，適用于實時的應(yīng)用中，在中等嘈雜強(qiáng)度和低混響噪聲情況下性能較好，在嘈雜非穩(wěn)態(tài)噪聲環(huán)境下定位精度會下降。
大牛講堂 | 語音專題第一講，麥克風(fēng)陣列的語音信號處理技術(shù)
    (2) LMS自適應(yīng)濾波
在收斂的狀態(tài)下給出TDOA的估值，不需要噪聲和信號的先驗信息，但是對混響較為敏感。該方法將兩個麥克風(fēng)信號作為目標(biāo)信號和輸入信號，用輸入信號去逼近目標(biāo)信號，通過調(diào)整濾波器系數(shù)得到TDOA。
    (2)TDOA定位

TDOA估值進(jìn)行聲源定位，三顆麥克風(fēng)陣列可以確定空間聲源位置，增加麥克風(fēng)會增高數(shù)據(jù)精度。定位的方法有MLE最大似然估計，最小方差，球形差值和線性相交等。TDOA相對來講應(yīng)用廣泛，定位精度高，且計算量最小，實時性好，可用于實時跟蹤，在目前大部分的智能定位產(chǎn)品中均采用TDOA技術(shù)做為定位技術(shù)。

波束形成

波束形成可分為常規(guī)的波束形成CBF，Conventional Beam Forming和自適應(yīng)波束形成ABF，Adaptive Beam Forming。CBF是最簡單的非自適應(yīng)波束形成，對各個麥克風(fēng)的輸出進(jìn)行加權(quán)求和得到波束，在CBF中，各個通道的權(quán)值是固定的，作用是抑制陣列方向圖的旁瓣電平，以濾除旁瓣區(qū)域的干擾和噪聲。

ABF在CBF的基礎(chǔ)之上，對干擾和噪聲進(jìn)行空域自適應(yīng)濾波。ABF中，采用不同的濾波器得到不同的算法，即不同通道的幅度加權(quán)值是根據(jù)某種最優(yōu)準(zhǔn)則進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。如LMS，LS，最大SNR，LCMV（線性約束最小方差，linearly constrained Minimum Variance）。采用LCMV準(zhǔn)則得到的是MVDR波束形成器（最小方差無畸變響應(yīng)，Minimum Variance Distortionless Response）。LCMV的準(zhǔn)則是在保證方向圖主瓣增益保持不變的情況下，使陣列的輸出功率最小，表明陣列輸出的干擾加噪聲功率最小，也可以理解為是最大SINR準(zhǔn)則，從而能最大可能的接收信號和抑制噪聲和干擾。

CBF-傳統(tǒng)的波束形成 

延時求和的波束形成方法用于語音增強(qiáng)，對麥克風(fēng)的接收信號進(jìn)行延時，補(bǔ)償聲源到每個麥克風(fēng)的時間差，使得各路輸出信號在某一個方向同相，使得該方向的入射信號得到最大的增益，使得主波束內(nèi)有最大輸出功率的方向。形成了空域濾波，使得陣列具有方向選擇性。

CBF + Adaptive Filter 增強(qiáng)型波束形成

結(jié)合Weiner濾波來改善語音增強(qiáng)的效果，帶噪語音經(jīng)過Weiner濾波得到基于LMS準(zhǔn)則的純凈語音信號。而濾波器系數(shù)可以不斷更新迭代，與傳統(tǒng)的CBF相比，可以更有效的去除非穩(wěn)態(tài)噪聲。

ABF-自適應(yīng)波束形成

GSLC是一種基于ANC主動噪聲對消的方法，帶噪信號同時通過主通道和輔助通道，而輔助通道的阻塞矩陣將語音信號濾除，得到僅包含多通道噪聲的參考信號、各通道根據(jù)噪聲信號得到一個最優(yōu)信號估計，得到純凈語音信號估計。

陣列技術(shù)的未來發(fā)展

麥克風(fēng)陣列技術(shù)相對于單麥克風(fēng)系統(tǒng)有很多優(yōu)點，已成為語音增強(qiáng)及語音信號處理的重要部分。語音增強(qiáng)和聲源定位已經(jīng)成為陣列技術(shù)中不可缺少的部分，在視頻會議，智能機(jī)器人，助聽器，智能家電，通信，智能玩具，車載領(lǐng)域都需要聲源定位和語音增強(qiáng)。各種信號處理技術(shù)，陣列信號處理技術(shù)都陸續(xù)結(jié)合到麥克風(fēng)陣列的語音處理系統(tǒng)當(dāng)中，并逐漸得到算法改進(jìn)和進(jìn)一步的廣泛應(yīng)用。在復(fù)雜的噪聲環(huán)境，混響環(huán)境，聲學(xué)環(huán)境下，強(qiáng)大的硬件處理能力也使得復(fù)雜算法實時處理語音增強(qiáng)成為了可能。在未來，語音和圖像的緊密結(jié)合會成為人工智能領(lǐng)域的新的突破口，在人工智能的風(fēng)口浪尖，是誰能將語音識別，語音理解，陣列信號處理，遠(yuǎn)場語音，圖像識別，人臉識別，虹膜識別，聲紋識別的技術(shù)巧妙并有機(jī)的結(jié)合在一起，并將技術(shù)的本質(zhì)和與人為本的宗旨完美的結(jié)合，讓我們拭目以待。