在远程视频会议及远程培训应用中,目前有两种常见的音频会议麦克风拾音方法。
一种是配置一支或多支独立麦克风。采用这种方法构建的系统可能非常简单,如在房间内的讲话者身上佩戴领夹式麦克风;也可能非常复杂,如在桌子上配置一系列分布式麦克风或在天花板上安装悬吊式麦克风。
这种方法能够在由麦克风定义的区域内实现区域覆盖。当讲话者靠近麦克风时拾取性能非常的好,当讲话者远离麦克风或改变讲话方向时,拾音性能会明显降低,尤其当发言者在移动时,则其声音更加难以拾取,发言者只能被限制在麦克风覆盖范围内。因此,这种麦克风拾音方法满足不了需要发言者随意变换位置的动态型会议场景。
另一种是采用Beamforming阵列。这些由实体麦克风组成的Beamforming阵列基于预期房间用途被预先配置了覆盖区域。这种阵列旨在增大目标区域内的声音,使其增益高于独立麦克风系统的标准增益,并衰减目标区域外的声音,从而显著降低混响和不需要的噪声,这种拾音系统被称为Beamformer,因为每个区域都是从麦克风阵列的位置开始并向外延伸,通常会延伸到房间墙边。
这两种常见方法都是在预配置的覆盖区域内拾取最响亮的声源,并尝试优化音频性能。但在每种方法中,整个房间的声学覆盖可能不够充分,因为声学空间分辨率和密度较低,对整个房间进行连续声学测量通常是不可行的,这样系统也就无法实现根据空间内声学环境的变化进行系统调整。此外,这两种方法都基于房间的预期用途,如果房间的实际用途偏离了预期用途,系统则必须进行重新配置。广泛覆盖的拾音方法很难获得有关房间内所有声源的声学特性和精确点位的详细信息。
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