定向声场分析与控制是一个日渐成熟的探索领域。一个常见的例子是智能音箱家庭自动化设备，如Amazon Echo、Google home或Apple HomePod，它们可以使用到达声波的相位来确定设备感兴趣的音频的方向。利用这种技术，设备能够将注意力集中在单个语音源上，而忽略来自其他方向的低音量语音或背景噪声，从而大大提高语音识别的准确性。
Amazon Echo等设备可以确定传入声音的方向，并使用一组麦克风将其与背景声音隔离开来。互联网上有Amazon Echo的拆解过程，展示了Amazon Echo的内部构造和配置。从拆解图上可以看到Amazon Echo的顶部附近有一个由七个麦克风组成的阵列，其中的一个麦克风位于中心位置，其他六个麦克风等距排列，围成一个大约75毫米直径的圆。每个麦克风驱动自己的模拟/数字转换器通道。信号处理软件将声音信号的幅度、相位和到达时间关联起来，并能确定主要声音信号的方位。软件还可以利用算法，借助构造性干扰来增强主要信号方向的语音信号，同时借助破坏性干扰来抑制其他方向的背景噪声信号。这些技术使设备能够降低多种背景噪声，并为语音识别算法提供更干净的语音信号，从而提高灵敏度和语音识别精度。
1、设计火车的定向鸣笛
如果我们反过来想这个过程会怎样？我们可以构造一个扬声器阵列，并应用与上述思路相反的技术来获取输入的音频信号，计算波形，并在一个方向优先驱动声音，同时在其他方向抑制其外视振幅。这项技术一个很好的潜在用例是火车汽笛。根据运输安全规定，当列车接近非豁免（non-exempt）平交道口（铁路和道路在同一平面上互相交叉的路口）时，要求列车发出长-长-短-长的汽笛声。问题是，现代列车上的喇叭方向性不强，声音很大（有些喇叭发出的声音在1米处有145dB）。为了使发出的声音在即将接近的公路交叉口处仍然足够响以保证交通安全，汽笛声会大到在轨道附近的大楼里面也能听到。这种噪音导致铁路局和当地居民/市政当局之间发生了无数次的争执。铁路局希望每天24小时安全使用铁轨，而当地居民/市政当局则希望保持社区安静，尤其是在晚上。如果铁路局妥协的话，通常会限制列车在夜间的运行时间，而这会降低铁路的利润。
所以，现在的想法是：将一个X-Y或X-Y-Z扬声器阵列放在火车头的外面，也许放在驾驶室顶上，并使用数字信号处理技术来塑造输出声场，让警报汽笛的最大振幅撞击公路，同时努力抑制轨道附近大楼内的汽笛振幅。信号链从音频源开始。它可以是一个简单的音调、多音调（许多火车喇叭可以发出两到五个处于250-500Hz频率范围内的音调）或任何数字声音文件。主控制器知道火车头在哪里、平交道口在哪里、警报声应该传达的距离/方向，以及其他应该抑制声音的附近区域。信号处理算法将数字声源分成多个通道，并计算每个通道的振幅、相位和延迟的波形，让形成的声场在需要有声音的区域（比如正在接近的道路）内叠加，在需要安静的区域抵消。这些信号通过一组数模转换器（DAC）和音频放大器（或直接采用D类放大器），输出到火车头外部的大功率扬声器阵列。与Amazon Echo一样，大约7个通道就能够控制方向，但十几个或更多通道可以更精细地控制声音需要叠加的区域的方向和距离。
在20摄氏度时，250Hz的波长是1.376m。我们阵列中的一些扬声器应该保持这样的间隔，以便为最低频率的声音提供基本的方向性。500Hz声音的四分之一波长为17.2cm，因此阵列中其他扬声器的间距应该跟这个值差不多，以便为信号处理算法提供更多的控制点，从而更好地控制高频声音的方向性。幸运的是，可以找到合适的扬声器来适应这种布局，而火车头的物理尺寸也足够大，能够承载所需的扬声器阵列。
2、更进一步
我们可以做的还不只是简单地向十字路口发出方向性很强的声音。扬声器阵列还可以按特定角度和范围从声源产生高音量“孤岛”。如果火车的全球定位系统（GPS）知道火车的位置，而控制器知道公路的位置，那么系统就可以产生一个“T”形的声场，使得道路上的音量很大，但其他地方几乎没有声音。当列车驶向路口时，信号处理器不断调整通道信号以改变信号传输距离。如果是客运列车，信号处理器可以改变音频文件并调整声场，以覆盖火车头后面和旁边的站台，在列车准备出发时播放“全员”警报，或警告轨道旁的维护人员列车即将启动。当然，仍然会有一个手动喇叭按钮，可能会采用更全方位的辐射模式。类似的技术也可以应用于汽车和船舶，大大提高其声音警报的丰富性。
3、了解更多、
如欲了解更多信息，可以参考美国专利7095861号查看有关塑造声场的更多细节。以这种方式塑造声场可以为特定于听众/位置的有声信号和声音应用提供许多可能性。
关键点
-
设计人员可以使用与定向麦克风相反的技术思路来驱动扬声器阵列并形成声场。
-
音频源由数字信号处理器（DSP）算法处理，以计算驱动至扬声器阵列的信号。
-
火车汽笛是一个非常好的的应用示例，让正在接近的公路上能够听到高音量，但在周围建筑物中听到的音量很低。
CHARLES C.BYERS是工业互联网联盟的副首席技术官，目前加入了OpenFog。他致力于研究边缘雾计算系统、通用平台、媒体处理系统和物联网的架构和实现。此前他是思科的首席工程师和平台架构师，也是阿尔卡特朗讯贝尔实验室的研究员。在电信网络行业的30年里他在语音交换、宽带接入、聚合网络、VoIP、多媒体、视频、模块化平台、边缘雾计算和物联网等领域做出了重大贡献，他还是多个标准组织的领导，包括工业互联网联盟和OpenFog联盟的首席技术官，以及PICMG的AdvancedTCA、AdvancedMC和MicroTCA小组委员会的创始成员。
Byers先生获得了威斯康辛大学麦迪逊分校（University of Wisconsin，Madison）电子与计算机工程学士学位和电子工程硕士学位，他在业余时间则喜欢旅行、做饭、骑自行车或者在他的工作室修修补补。他还拥有80多项美国专利技术。
该发布文章为独家原创文章，转载请注明来源。对于未经许可的复制和不符合要求的转载我们将保留依法追究法律责任的权利。
