苹果发布博文：解释 HomePod 如何精确识别用户指令

2018-12-04

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在苹果机器学习博客的最新一篇文章当中，苹果音频软件工程团队解释了智能扬声器语音检测遇到的挑战，以及如何使用在 HomePod A8 芯片上运行的机器学习模型来帮助提高远场精度。

HomePod 必须能够在播放嘈杂的音乐时保持识别精度，即使用户在离它很远的地方说话并发布命令，它也能够精确地进行识别，并将用户的指令与房间内其他的声音区别隔离开来，例如电视或者其它电器的嘈杂声音。

同以往一样，这篇博文的目标读者是其他工程师和科学家，在这篇文章当中，使用了非常专业的语言。其中的要点是 HomePod 使用自定义多通道过滤来消除回声和背景噪音，而非监督学习模型则只关注当房间里有多人说话时说“嘿，Siri”的人。

在这篇文章当中，运用了很多数学公式来解释这个系统的的机制，以及他们成功测试的结果。苹果公司表示，多通道声音处理器只使用了 HomePod 内部的 A8 芯片不到 15% 的单核性能，这一点尤为重要，因为该团队一直在优化能源效率。

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