|语音交互：先从麦克风阵列聊起( 三 )
还有就是像军工领域 ， 航空航天 ， 这些高端产品 ， 就可以考虑使用分布式阵列了 ， 这个不在我们考虑的范围内了 。
最后就是参考成本以及研发速度 ， 进行选择 。 看了上面这么多介绍 ， 只需要根据自己产品的售价 ， 以及这方面的预算 ， 相信大家都已经清楚该怎么做出选择了 。 至于研发速度 ， 个人觉得选择成熟的方案是最快捷的方式 ， 如果ID设计不兼容 ， 可能也需要定制 ， 看具体需求 。
一般像我们把手机拿到嘴边的语音交互 ， 单个麦克风就够用了 ， 就像有人在你耳旁说悄悄话 ， 一个耳朵就能听清楚 。 但是在面对远距离 ， 嘈杂环境的语音交互 ， 麦克风阵列相对于单个麦克风有很明显的优势 。
五、行业内麦克风阵列介绍
我们盘点一下业内常见的产品在麦克风阵列上的使用情况
本文插图
通过收集素材 ， 发现小米和天猫的音箱产品线覆盖非常全 ， 其中2麦到6麦的产品都有 。 其实大部分音箱设备还是采用2麦和6麦的方案 ， 随着前端算法的进步 ， 未来需要的麦克风可能会越来越少 。
六、如何测试麦克风阵列？
评价一个麦克风阵列的优劣 ， 除了麦克风阵列的软硬件能力 ， 还需要结合ASR的识别效果一起进行评估 ， 以最终的识别结果为准 。
我们后面聊到ASR识别的时候 ， 再聊这部分内容 。
七、总结
在语音交互普及的今天 ， 消费级麦克风阵列主要解决远场景交互的语音识别问题 ， 保证真实场景下的语音识别率 。
麦克风阵列主要从两方面来实现物理音频的获取 ， 一方面是硬件的麦克风数量和布局 ， 一方面是软前的前端算法 。 硬件布局越合理 ， 麦克风数量越多 ， 前端算法可以处理的信息越多 ， 识别的效果越好 。 如果只有1个麦克风 ， 无论前端算法再怎么牛逼 ， 是无法实现声源定位的；如果有2个麦克风阵列 ， 前端算法如果超级牛逼 ， 是可以实现大概的声源定位；如果有6+1麦克风阵列 ， 前端算法就可以轻松的实现声源定位 。
麦克风阵列只是语音识别的一部分 ， 其麦克风布局和数量决定下限 ， 前端算法决定上限 。
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【|语音交互：先从麦克风阵列聊起】题图来自Unsplash ， 基于CC0协议
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