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G.R.A.S麦克风AM0069

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G.R.A.S麦克风阵列想要有好的识别效果,麦克风只能像智能音箱中的那样水平、圆形排列,对于像智能镜子这样的垂直产品,其并不适用。麦克风阵列方案之所以成本高、体积大,一个是因为麦克风本身的成本和体积,而另一个原因则在于麦克风阵列方案需要对采集到的声音做一定的前端处理,G.R.A.S麦克风具体包括单路信号的降噪以及将多路信号合成为一路等,然后才将信号传到云端做进一步的处理(包括语音识别、语意理解等
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G.R.A.S麦克风阵列想要有好的识别效果,麦克风只能像智能音箱中的那样水平、圆形排列,对于像智能镜子这样的垂直产品,其并不适用。麦克风阵列方案之所以成本高、体积大,一个是因为麦克风本身的成本和体积,而另一个原因则在于麦克风阵列方案需要对采集到的声音做一定的前端处理,G.R.A.S麦克风具体包括单路信号的降噪以及将多路信号合成为一路等,然后才将信号传到云端做进一步的处理(包括语音识别、语意理解等),这就意味着每一个麦克风都需要配置一个处理芯片。


G.R.A.S麦克风既然音频数据zui终都需要上传到云端进行处理,冯一由此认为做前端处理的必要性就不大了。因此,语智科技的解决方案是直接将麦克风采集到的信号上传至云端,并在云端做降噪、回音消除等处理。具体来说,麦克风阵列采用了硬件级的方案,根据不同麦克风所采集数据的差异,解决了噪声、回声、混响等影响远场识别效果的问题,G.R.A.S麦克风而语智科技则另辟蹊径,采用软件算法的方案解决这些问题,即首先对噪声、回声、混响等进行精确的数学建模,并据此将噪音等从原音频信号中剔除,从而得到较为干净的声音。


G.R.A.S麦克风对处理声学降噪等的神经网络提出了更高的设计要求。据了解,语智科技为此特意将 CNN(卷积神经 络)、RNN(循环神经 络)、DNN(深度神 经 络)进行了深度整合,搭建起了一个更复杂的深度学习网络,并将网络分成很多部分, 以处理不同的任务。 语智科技加持下的单麦克风方案的识别率却能够提高15%以上,“从产品落地角度来看,G.R.A.S麦克风这基本上就是可用与不可用的差别。”冯一认为这将使各类 IoT 设备摆脱目前实现远场语音识别必须要用复杂麦克风阵列的局限, 可大幅度缩减成本,推进语音交互进驻各领域的进程。

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