麦克风阵列发展趋势 多传感器融合。声学麦克风、光学麦克风、骨传导麦克风的多模态降噪。提高信噪比，适应不同环境。 分配麦克风阵列。对客厅、卧室、厨房、餐厅的各种麦克风的数据进行实时融合处理。在更广泛的范围内实现真正的全向拾音。 基于深度学习的麦克风阵列。使用多麦克风+神经网络替代双耳结构+大脑信号处理机制。最终目标：达到人类听觉水平；使用两个麦克风让机器听到10米到20米的声音；实现鸡尾酒会效果。本地和云端标识紧密耦合，协同使用也是大趋势。

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。