蘋果最近公開如何用AI技術，結合6個喇叭，讓HomePod聽的更清楚，HomePod為居家型智慧音響，為了要讓使用者能夠在家中的環境，隨時呼叫語音助理，並得到正確的回覆，蘋果針對HomePod，匯入AI技術來優化HomePod語音助理Siri的表現。一般的語音環境對HomePod的語音服務來說，有許多挑戰，包含迴音、噪音和聲音反射，與手機上的語音助理Siri不同，使用者在喚醒HomePod的語音服務時，並不會像叫Siri一樣，這麼貼近手機，因此，HomePod的語音服務就必須能夠清楚地接收到遠距離的聲音，並且正確辨識語音指令，給予使用者響應。

為了達到此目標，蘋果語音軟體工程團隊和Siri語音團隊，共同建立了一套系統，整合了監督式深度學習模型，以及處理多種麥克風訊號的非監督式線上學習演算法，該系統利用「Hey Siri」特定片語偵測器的知識，從語音識別器中，萃取優化的語音串流，再透過採用機器學習的線上學習演算法，來處理線上語音訊號，同時還得確保系統執行的效能和可用性。由於HomePod可以讓使用者在播放音樂的同時，呼叫Siri，且置放於使用者家中的任一位置，因此HomePod語音識別需要處理的場景包括大聲的背景音樂、遠距離的語音和屋內其他噪音，像是吸塵器、吹風機、微波爐、電視的聲音等，在這些情況之下，Siri要正確辨識語音內容和給予響應，就要能夠有效地處理這些聲音訊息。更多人工智慧AI新聞：勝博發愛心公益 

針對迴音和背景聲音的部分，蘋果研究團隊透過深度學習技術，建立基於遮蔽的多通道過濾器，來移除迴音和背景噪音，而在播放音樂同時，使用者突然插入的語音命令，則是透過非監督式學習，將同步語音來源和觸發語音服務片語分開，進而辨識插入的語音資訊。首先，系統是透過6個麥克風接收環境中的聲音，在蘋果A8的晶片上，讓HomePod在低功耗的狀態下，不斷地處理多通道的聲音訊息，來節省電量消耗，其中，多通道聲音過濾器會不斷調整，來適應環境中改變的噪音條件和移動的說話者。為了能夠去除環境中的迴音和抑制噪音，過去，蘋果透過語音強化系統，來學習目標和非目標聲音訊號特徵，加上深度學習技術，語音強化系統的學習最近得到很大的進展，舉例來說，系統透過深度神經網路學習目標語音的概率，再觸發多通道噪音過濾器將目標噪音去除，但是，這樣的做法還是有點不切實際，因為聲音的條件不可預測，語音命令開始和結束的資訊，也無法事先取得。

由於麥克風與喇叭距離遠近的關係，迴音的分貝會比在遠處呼叫Siri的聲音，大30～40分貝，導致在播放音樂時，觸發語音服務偵測器無法正常辨識到喚醒詞，現在，蘋果匯入多通道迴音消除演算法（Multichannel Echo Cancellation），透過一系列的線性適應過濾器，將多種聲音在喇叭和麥克風之間路徑建模，來消除聲音的耦合，不過，因為非線性耦合和非單一訊號的問題，經過迴音消除演算法處理後，殘留的背景噪音還是比遠處的語音大10～20分貝，因此，還需要加入殘留迴音抑制器（residual echo suppressor）來處理剩下的背景噪音。殘留迴音抑制器是用來處理非線性迴音頻號，而這些非線性的訊號並沒在迴音消除演算法中，殘留迴音抑制器甚至能平緩線性迴音，尤其是在重複說話和迴音路徑改變的情況下。一般迴音抑制方法會萃取輸入資訊的特徵，將回音消除的訊號抑制，蘋果的作法則是用深度神經網路處理多種不同的輸入和輸出資訊。