隨著智能家居和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，智能音箱作為家庭智能控制中心的角色日益凸顯。遠(yuǎn)場語音喚醒作為智能音箱的核心功能之一，其準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性直接影響著用戶體驗(yàn)。為了實(shí)現(xiàn)高效的遠(yuǎn)場語音喚醒，麥克風(fēng)陣列與波束成形技術(shù)成為了不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。本文將深入探討智能音箱遠(yuǎn)場語音喚醒中麥克風(fēng)陣列波束成形的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，并提供相應(yīng)的代碼示例。

麥克風(fēng)陣列與波束成形的基本原理

麥克風(fēng)陣列，顧名思義，是由多個(gè)麥克風(fēng)按一定規(guī)則排列組成的系統(tǒng)。通過多個(gè)麥克風(fēng)同時(shí)接收聲音信號(hào)，并利用這些信號(hào)之間的相位差異，可以計(jì)算出聲源的方向和距離。波束成形技術(shù)則是基于麥克風(fēng)陣列的一種信號(hào)處理技術(shù)，通過對(duì)多個(gè)麥克風(fēng)接收到的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，形成一個(gè)指向目標(biāo)聲源的波束，從而增強(qiáng)目標(biāo)聲源的信號(hào)，并抑制來自其他方向的噪聲和干擾。

遠(yuǎn)場語音喚醒的挑戰(zhàn)

在遠(yuǎn)場語音喚醒場景下，智能音箱需要克服多種挑戰(zhàn)。首先，聲音信號(hào)在傳播過程中會(huì)發(fā)生衰減和變形，尤其是在復(fù)雜的環(huán)境中，如存在多徑反射和混響效應(yīng)時(shí)，聲音信號(hào)的質(zhì)量會(huì)進(jìn)一步下降。其次，背景噪聲和干擾信號(hào)的存在也會(huì)嚴(yán)重影響語音喚醒的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

麥克風(fēng)陣列波束成形在遠(yuǎn)場語音喚醒中的應(yīng)用

為了克服上述挑戰(zhàn)，智能音箱通常采用麥克風(fēng)陣列波束成形技術(shù)來提高語音喚醒的性能。具體來說，麥克風(fēng)陣列可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)聲源的精確定位，而波束成形則可以對(duì)目標(biāo)聲源的信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，并抑制背景噪聲和干擾信號(hào)。這樣不僅可以提高語音喚醒的準(zhǔn)確率，還可以降低功耗，延長設(shè)備的使用壽命。

實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用與代碼示例

以下是一個(gè)基于麥克風(fēng)陣列波束成形技術(shù)的遠(yuǎn)場語音喚醒實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用示例。該示例使用Python語言編寫，并借助了NumPy和SciPy等科學(xué)計(jì)算庫。

python

import numpy as np

from scipy.signal import correlate

def delay_and_sum_beamforming(signals, delays, num_mics, fs):

   """

   延時(shí)求和波束形成算法

   參數(shù):

   signals (numpy.ndarray): 麥克風(fēng)陣列接收到的多通道信號(hào)，形狀為 (num_mics, num_samples)

   delays (numpy.ndarray): 各個(gè)麥克風(fēng)接收到的信號(hào)相對(duì)于參考麥克風(fēng)的延時(shí)，形狀為 (num_mics,)

   num_mics (int): 麥克風(fēng)陣列中的麥克風(fēng)數(shù)量

   fs (int): 采樣頻率

   返回:

   numpy.ndarray: 增強(qiáng)后的單通道信號(hào)

   """

   num_samples = signals.shape[1]

   beamformed_signal = np.zeros(num_samples)

   for i in range(num_mics):

       delayed_signal = np.roll(signals[i], int(round(delays[i] * fs)))

       beamformed_signal += delayed_signal

   beamformed_signal /= num_mics

   return beamformed_signal

# 示例參數(shù)

fs = 16000  # 采樣頻率

num_mics = 4  # 麥克風(fēng)數(shù)量

signals = np.random.randn(num_mics, fs * 1)  # 模擬麥克風(fēng)陣列接收到的多通道信號(hào)

delays = np.random.randn(num_mics) * 0.001  # 模擬各個(gè)麥克風(fēng)接收到的信號(hào)相對(duì)于參考麥克風(fēng)的延時(shí)

# 調(diào)用延時(shí)求和波束形成算法

enhanced_signal = delay_and_sum_beamforming(signals, delays, num_mics, fs)

print("Enhanced signal shape:", enhanced_signal.shape)

在上述代碼中，delay_and_sum_beamforming函數(shù)實(shí)現(xiàn)了延時(shí)求和波束形成算法。該算法通過計(jì)算各個(gè)麥克風(fēng)接收到的信號(hào)相對(duì)于參考麥克風(fēng)的延時(shí)，并對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行延時(shí)和加權(quán)求和，從而增強(qiáng)目標(biāo)聲源的信號(hào)，并抑制來自其他方向的噪聲和干擾。

結(jié)論與展望

麥克風(fēng)陣列波束成形技術(shù)在智能音箱遠(yuǎn)場語音喚醒中的應(yīng)用，不僅提高了語音喚醒的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，還降低了功耗，延長了設(shè)備的使用壽命。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來麥克風(fēng)陣列波束成形技術(shù)將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如智能會(huì)議系統(tǒng)、車載語音助手等。通過不斷優(yōu)化算法和硬件設(shè)計(jì)，我們可以期待更加高效、智能的遠(yuǎn)場語音交互體驗(yàn)。