HomePod之远场语音识别增强

本文参考自 Machine Learning Journal：https://machinelearning.apple.com/2018/12/03/optimizing-siri-on-homepod-in-far-field-settings.html

关于HomePod

HomePod是苹果推出的内置Siri智能音箱。当地时间2017年6月5日，苹果开发者大会2017正式推出了Siri智能音箱HomePod。搭载6个麦克风阵列，4英寸低音炮，底部配有7个扬声器阵列，内置Apple A8处理器。

首先看一下HomePod的内部结构及用途。Why？因为看了结构才能发现问题，发现了问题才有优化的必要。直接上图：

HomePod内部结构

图片可能不是很清晰，这是网上能找到最清晰的了。。顶部是A8芯片，中间是6个麦克风阵列，底部是扬声器阵列。发现问题了没？扬声器和麦克风离得太近了，试想一下，如果在你的耳朵上贴上两个100分贝以上的扬声器（如果现实的话），你自己说的话你还能听见么？

再就是HomePod的使用场景，它是在室内使用的，如下图：

室内HomePod

室内可能有很多噪声源，比如空调、电视等,再有就是声音反射造成的回声。在多个声源之下去辨别一种声源也不是很容易。

在以上情况下，按照常理你喊一句“Hey Siri”，这个智障应该是没有反应的，但是我在入手HomePod以后测试了一下，HomePod正在播放音乐并且我的电视在运行的情况下，在接近房间对角线的距离我正常语速和语调喊了一声“Hey Siri”，这家伙竟然识别出来了，我后面的语音指令也被正常的识别并执行。

中间肯定有优化的算法，查了查资料，苹果处理的相当之专业。

HomePod远场语音识别增强VS其它远场语音识别增强

其实优化的目标很明确：刨除所有杂音，让Siri识别器只接受来自指令发出者的语音信号。也就是所谓的语音增强。

HomePod内置了一个多通道信号处理系统，这个多通道信号处理系统主要使用了以下方法：

1）利用深度学习去除回波和背景噪声的基于掩模的多通道滤波；

2）无监督学习分离同步声源并触发基于短语的流选择以消除干扰语音。

先来看看其他的处理系统是怎么做的。以及HomePod为什么不能用这些技术。

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