Chinese 
English 远场语音交互已成为现代会议系统、智能设备、机器人和人工智能终端的核心要求。.
在不同的声学解决方案中 远场全向麦克风阵列 是在复杂和嘈杂环境中清晰捕捉人类语音的一种实用且可扩展的方法。.
本文探讨了 主要设计原则、技术挑战和系统级考虑因素 远场全方向麦克风设计的背后--人工智能驱动的麦克风阵列如何重新定义语音拾取性能。.
什么是远场全向麦克风系统？
远场全方向麦克风系统的设计目的是捕捉远距离的清晰语音--通常是 距离声源几米远-同时保持 所有方向的灵敏度一致.
与依赖物理方向的定向麦克风不同，全向麦克风阵列通过以下方式实现空间感知：
- 多个 MEMS 麦克风
- 阵列几何形状和间距
- 数字信号处理（DSP）
- 基于人工智能的语音增强算法
这种结构使系统能够检测和增强语音，而不受说话者位置的影响。.
远场语音拾取的核心挑战
设计可靠的远场全向传声器阵列需要克服几个声学难题：
1.环境噪声
在现实世界的环境中，语音通常会与不可预测的噪音混合在一起，例如.....：
- 空调
- 办公室聊天
- 机械振动
- 室外背景噪音
传统的过滤方法在这些情况下难以奏效。.
2.混响和回声
墙壁和箱体的声音反射会产生混响，而扬声器产生的回声会严重降低双向通信的语音质量。.
3.距离衰减
语音能量会随着距离的增加而迅速降低，因此远场语音拾取对信噪比 (SNR) 特别敏感。.
为什么首选全向麦克风阵列
在远场应用中，单个麦克风--即使是高质量麦克风--也会受到很大限制。.
一个 全向麦克风阵列 提供了若干优势：
- 空间分集改进了语音检测
- 冗余声学信息增强鲁棒性
- 灵活的波束成形和后处理
- 无论扬声器朝哪个方向，都能获得一致的拾音效果
如果与人工智能算法相结合，全向阵列在复杂的声学场景中就能胜过传统的指向性麦克风。.
现代远场麦克风设计的关键技术
基于人工智能的降噪技术
现代远场系统越来越依赖于 深度神经网络（DNN）模型 在大规模语音数据集上进行训练。.
这些模型可将人声模式与随机噪音区分开来，从而 自适应噪声抑制超过 30 dB 不歪曲语言。.
声学回声消除（AEC）
全双工通信离不开 AEC。.
通过使用扬声器输出的参考信号，该系统可在回声到达远端听者之前有效消除回声。.
自动增益控制 (AGC)
AGC 可动态调整信号电平，以确保信号质量：
- 为远处的扬声器提供清晰的语音拾取
- 附近的扬声器不会出现削波
这一点在会议和智能终端应用中尤为重要。.
麦克风阵列结构考虑因素
在设计全向远场传声器阵列时，工程师应仔细考虑：
- 麦克风数量 (例如：4 通道阵列与 8 通道阵列）
- 麦克风间距和布局
- 机械外壳和隔音室设计
- 隔绝振动和气流噪音
较高的通道数通常能提高空间分辨率和远场性能，尤其是在大房间内。.
示例：人工智能供电的 8 通道全向麦克风阵列
这些设计原则在人工智能驱动的麦克风阵列模块中得到了实际应用，例如 LDP6218, 它集成了
- 一个 8 通道全向 MEMS 麦克风阵列
- 基于人工智能的降噪功能，抑制率≥35 dB
- 综合 AEC 和 AGC
- 远场语音拾取高达 10 米
- 免驱动程序 USB 音频设备 和模拟音频接口
👉 点击此处了解更多产品信息：
人工智能驱动的 8 通道全向远场麦克风阵列模块
这种模块提供了一个可随时集成的硬件和算法平台，大大缩短了原始设备制造商的开发周期。.
典型应用
远场全向麦克风阵列广泛应用于以下领域
- 会议音响和会议系统
- 一体化会议设备
- 会议摄像机
- 智能显示器和互动终端
- 服务机器人和声控设备
随着语音交互的不断发展，对可靠的远场麦克风解决方案的需求将持续增长。.
结论
远场全向麦克风的设计不再只是硬件问题。.
结合 MEMS 麦克风阵列、声学设计和人工智能驱动的信号处理 是在真实环境中实现清晰、自然语音捕捉的关键。.
对于产品设计师和系统集成商来说，选择集成式人工智能麦克风阵列解决方案可以大大降低开发风险，同时提高语音性能。.
关于 SISTC
无锡硅源科技有限公司（SISTC(无锡硅源科技有限公司） 在 MEMS 麦克风和音频系统设计方面拥有超过 15 年的经验。.
我们为会议系统、智能设备和人工智能应用提供完整的软硬件一体化麦克风解决方案。.
🔗 访问我们的网站： https://www.sistc.com
