一、技术背景与模块定位

在智能语音交互场景中，传统单麦克风方案受限于声源定位精度与抗噪能力，难以满足复杂环境下的远距离拾音需求。双麦远距离拾取降噪模块PI-36通过双麦克风阵列设计与自适应降噪算法，实现了5米范围内的高质量语音采集，其核心价值体现在远距离拾取与主动降噪的双重突破。

模块采用双麦克风差分结构，通过空间滤波技术抑制非目标方向噪声，结合波束成形算法增强目标声源信号。相较于传统方案，PI-36的信噪比提升达12dB，在70dB环境噪声下仍能保持95%以上的语音识别准确率。其硬件架构集成低功耗ADC与DSP芯片，支持16kHz/24bit采样率，功耗控制在50mW以内，适用于移动终端与嵌入式设备。

二、双麦阵列设计原理

1. 空间滤波机制

双麦克风间距为4cm时，可形成有效空间滤波频带（0.8-4kHz）。当声源位于轴向时，两麦克风接收信号相位差为0，通过差分运算可消除共模噪声；当声源偏离轴向时，相位差随角度变化，模块通过计算相位差反推声源方位，实现动态波束指向。

# 相位差计算示例（简化模型）
import numpy as np
def calculate_phase_diff(mic1_signal, mic2_signal, fs=16000):
    n = len(mic1_signal)
    fft_mic1 = np.fft.fft(mic1_signal)
    fft_mic2 = np.fft.fft(mic2_signal)
    cross_power = np.conj(fft_mic1) * fft_mic2
    phase_diff = np.angle(cross_power[:n//2])
    return phase_diff

2. 自适应波束成形

PI-36采用广义旁瓣对消器（GSC）架构，主路径通过固定波束形成器提取目标信号，辅助路径通过阻塞矩阵消除目标分量后生成噪声参考。实验数据显示，在办公室混响环境中，GSC算法可使语音可懂度指数（SII）提升0.3。

三、降噪算法实现细节

1. 分频段处理策略

模块将音频划分为4个频段（0-500Hz/500-1kHz/1-2kHz/2-4kHz），针对不同频段特性采用差异化降噪策略：

• 低频段（<500Hz）：应用谱减法消除稳态噪声
• 中频段（500-2kHz）：采用维纳滤波抑制瞬态噪声
• 高频段（>2kHz）：通过非线性处理保留语音谐波结构

2. 深度学习增强模块

集成轻量化神经网络（2层LSTM+全连接层），输入为频域特征（64维MFCC），输出为噪声掩蔽估计。在5米距离测试中，该模型使字错误率（WER）从18.7%降至6.3%。

# 简化版LSTM降噪模型（PyTorch示例）
import torch
import torch.nn as nn
class DenoiseLSTM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=32, num_layers=2)
        self.fc = nn.Linear(32, 64)
    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        return torch.sigmoid(self.fc(out))

四、典型应用场景与优化建议

1. 智能会议系统部署

在8米×8米会议室中，建议将模块安装于显示器顶部（距地面1.5米），与扬声器保持30°夹角。通过调整波束宽度参数（默认15°），可覆盖8人会议场景。实测显示，该布局下语音激活检测（VAD）误触率低于2%。

2. 车载语音交互优化

针对车内噪声特性（40-60dB道路噪声），需启用模块的动态增益控制功能。通过实时监测输入信号能量，自动调整前置放大器增益（范围-6dB至+18dB），确保语音信号始终处于最佳信噪比区间。

3. 工业设备监控应用

在机床噪声（>85dB）环境下，建议采用双模块级联方案：主模块负责语音拾取，从模块部署于噪声源附近作为噪声参考。通过改进的GSC算法，可使语音增强效果提升40%。

五、开发者选型指南

1. 硬件接口兼容性

PI-36提供I2S/PCM数字接口，支持与主流主控芯片（如STM32F4/ESP32）直连。开发时需注意：

• 时钟同步误差需控制在±50ppm以内
• 推荐使用4线制I2S（含MCLK输出）

2. 参数调优方法

通过AT指令集可配置关键参数：

AT+PI36_CFG="BEAM_ANGLE=20,NOISE_SUP=-12dB"

建议调试流程：

1. 固定波束角度测试声源定位精度
2. 逐步增强降噪强度直至出现语音失真
3. 在目标场景下进行30分钟连续测试

3. 功耗优化技巧

• 启用间歇工作模式（DTX），空闲时功耗可降至2mW
• 关闭未使用的算法模块（如深度学习降噪）
• 采用3.3V供电时，建议搭配LDO稳压器

六、未来技术演进方向

当前PI-36模块已实现20ms级低延迟处理，下一代产品将集成：

1. 多模态感知：融合摄像头数据实现声源视觉定位
2. 分布式阵列：支持多模块协同形成超大孔径阵列
3. 边缘计算优化：通过量化技术将神经网络模型压缩至50KB以内

结语：双麦远距离拾取降噪模块PI-36通过硬件-算法协同创新，为智能语音设备提供了高性价比的远场拾音解决方案。开发者在应用过程中，需结合具体场景进行参数调优，并关注后续版本的功能升级，以持续优化用户体验。