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在近期舉辦的2019全球人工智能與機器人峰會上，思必馳CTO周偉達介紹了智能耳機、智能音箱等IoT產品應用語音技術的挑戰，并給出了相應的解決方法。

挑戰一是低功耗。智能音箱一般插電，百毫瓦級別的功耗可以接受，但智能耳機的電池只有70到80毫瓦時，功耗必須做到1毫瓦左右，包括數字麥克風、ADC、功放等，留給語音采集、喚醒、聲紋、本地識別的部分非常少，挑戰很大。

挑戰二是遠場和高噪聲，IoT智能家居不能用手握著麥克風采集語音，很多環境下人們需要跟設備進行自然地語音交互，這種遠場的語音交互一是有較低的信噪比，二是會有周圍噪聲的干擾。

挑戰三是全場景智能交互，IoT設備五花八門，涉及的場景超過100個，語音技術現在還不能絕對做到通用的語音識別，涉及到場景背后的語音模型帶來的領域知識，很多需要定制，這是語音技術走向市場化、規模化的挑戰。

周偉達指出，對于功耗，行業內的解決方法基本上“算法+硬件”，思必馳則是從算法的需求定義芯片，通過算法逐級計算性能，逐級把極少的場景下啟用高功耗，大部分的場景下保持低功耗工作。

對于遠場和高噪聲，行業內普遍采用麥克風陣列，從環形四麥、環形六麥，雙麥陣列、線性四麥，思必馳采用了分布式麥克風陣列，不受間距約束，并針對常見的快遞小哥用耳機通話的風噪場景，進行針對性降噪處理。

對于全場景的語音交互，很多家庭已有多臺智能IoT設備，喚醒交互已經成為“反人類設計”，需要解決多設備交互、多設備聯動，并有很強的語義選擇能力、多模態直視喚醒能力。思必馳采用平臺化思路，接入開發者，打通智能家居各種互聯協議，目前已打通20多個協議。

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