麦克风阵列的作用——人声的噪声抑制/增强 在语音识别中，语音信息经常与噪声混合。常见的环境噪声和人声干扰很常见，通常不会掩盖正常的语音，而只会影响声音。明晰。麦克风阵列主要使用波束成形技术来抑制噪音和增强人声。可以理解为只识别某个角度的声音（一般角度可以调节），其他角度的声音会被抑制，从而达到抑制噪音的目的。反之，也可以增强人声角度内的人声，也就是增强人声。 比如在家庭场景中，如果我们打开电视和空调，对着音箱说话，音箱会以自己的唤醒角度作为拾音区域，抑制其他角度的噪音（电视声音和空调噪音） ）。一般我们根据使用场景来设置拾取角度。距离越远，角度越小，一般在60°-120°之间。 抑制噪音可以满足日常的家庭使用场景，但对于强噪音环境（通常是鸡尾酒声）并不理想。
麦克风阵列技术 它是一个“麦克风阵列”，主要由一定数量的声学传感器组成，用于对声场的空间特征进行采样和处理。 麦克风阵列语音处理系统 这里所说的麦克风阵列是比较狭义的概念之一，具体是指按照一定的规则排列进行语音处理的多个麦克风系统，也可以简单理解为两个以上麦克风组成的录音系统。 麦克风阵列一般分为线性、环形和球形。严格来说，它们应该被描述为一个单词、一个十字、一个平面、一个螺旋、一个球形和一个不规则的阵列。 至于麦克风阵列的元素个数，也就是麦克风的个数，可以从2个到上千个不等。 这样一来，麦克风阵列真的很复杂，不用担心，复杂的麦克风阵列主要用于工业和国防领域，在消费领域成本会简化很多。
麦克风阵列是由一组麦克风按一定的几何结构（通常是线性和圆形）放置而成，对采集到的不同空间方向的声音信号进行时空处理，以实现噪声抑制、混合噪声去除、人声干扰抑制、声源测向、声源跟踪、阵列增益等功能，从而提高语音信号处理质量，提高真实环境下的语音识别率。 事实上，仅通过麦克风阵列很难保证语音识别率。 麦克风阵列只是一个物理入口，它只是在物理世界中完成声音信号处理，获得语音识别所需的声音，但语音识别率是在云端得到的结果，所以两个系统必须匹配在一起得到最好的结果。 不仅如此，麦克风阵列处理的信号质量也无法由标准来定义。因为目前的语音识别基本上都是深度学习训练的结果，而深度学习有一个局限性，就是严重依赖样本数据库进行输入训练。如果处理后的语音与样本数据库不匹配，识别效果不会很好。
