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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