东微开放式AI音频处理平台 M-7216

东微开放式AI音频处理平台 M-7216

新一代开放式AI音频处理平台，集模拟音频、Dante网络音频、VaiLink网络音频、UAC数字音频于一身，提供多类型信号的接驳、混音、路由、通用与AI处理、输出等功能。该处理平台是会议室、多功能厅、指挥中心等场合应用的多面手，即可以满足会议室本地扩声与视频会议的所有音频信号处理功能，亦可以满足中大型多功能厅、指挥中心等需要更多音频通道接入处理的应用场景。

东微开放式AI音频处理平台 M-7216 产品特性：

8路平衡式话筒/线路输入，8路模拟线路输出；

2x2个USB音频通道；

4个独立的自适应回声消除AEC，内置自适应噪声消除ANC，回声消除尾长达512ms；

具有64（32x32）路冗余Dante网络音频通道；

具有16（8x8）路冗余VaiLink网络音频通道；

4个独立的AI音频处理通道，支持降噪、AGC、去混响等AI算法；

开放式架构，采用AudioDesigner集成工具，软件模块拖拽式操作，自定义DSP拓扑；

提供开放的控制协议，可通过网络、RS232 串口；

内置4个PoE+网络接口，最多为4台矩阵天花阵列麦克风供电；

可存储1000个预设。

AudioDesigner音频集成工具

AudioDesigner是一款基于Windows平台的应用程序，用它可以实现对音频硬件的配置和控制。音频工程师可以通过AudioDesigner软件来构建数字音频的信号处理流程，实现在线或离线音频路由和处理控制编程，根据不同的项目类型实现灵活的工程设计。

AudioDesigner提供音频信号处理流程设计功能，根据系统实际需求定义产品功能，用户可自定义运行界面元素、风格、交互方式等，支持定义界面启动页面、页面跳转、创建多个控件、更改控件位置和大小，单个界面可支持多个页面，支持运行中动态修改控件属性，支持界面预览、界面工程上传，提供友好的中文操作界面。

AudioDesigne是一个音频集成工具，可集中管理包括开放式AI音频处理平台M-7216、矩阵天花阵列麦克风、AI音频算法处理服务平台、网络音频云节点、网络麦克风、网络有源音箱、网络音频适配器等诸多硬件设备。

中文操作界面

AI算法加持

开放式AI音频处理平台M-7216内嵌强大的AI音频信号处理算法，包括去混响 （Dereverberation ）、AI降噪 （Noise Cancellation ）、AI自动增益控制 AGC 等算法。

AI去混响 （Dereverberation ）

去混响，顾名思义是把信号中的混响量去掉，是指声音被传声器拾取后，通过算法去除信号中的混响成分。

｜应用场景

我们主要针对的应用场景是互动教学、视频会议室、电话会议室、指挥中心等语音交流，在混响时间不太理想的情况下，如何利用去混响算法提升语音清晰度、可懂度。通过去混响算法主要针对三个方面，去混响算法去除由传声器拾取后的混响量后，一：有效提升录音的品质；二：避免本地扩声二次放大；三：提升远程会议语音清晰度。

AI降噪 （Noise Cancellation ）

AI降噪，是通过增加AI降噪算法模块，结合传统降噪技术和深度学习技术实现实时音频降噪处理、实现更为复杂声学环境下的降噪处理。

｜噪声的分类

在日常生活中，噪声是影响语音质量的重要因素之一。

按照分类我们可以分为两大类：

1.     稳态噪声，在时间上连续、持续，且幅度和频谱等信号特征稳定或变化缓慢。诸如设备的风扇、暖通空调等。

2.     非稳态噪声，信号特征不稳定，随时间变化的幅度较大或有间断出现瞬发的情况。诸如键盘敲击、鼠标点击、座椅移动、关门声、办公机器、马路车辆等。

｜传统的降噪技术

在专业音频领域，应用于教学多媒体、录播教室、会议室、视频会议等降噪产品大部分都属于传统降噪技术范畴，对于稳态噪声降噪效果好，但对非稳态噪声的降噪效果不理想，是因为传统降噪算法很难准确估计非稳态噪声，会提高信号失真度和存在残留噪声。所以针对复杂声学环境下的会议室、视频会议室拾音场合存在的非稳态噪声很难用传统噪声估计去解决。

｜AI降噪技术

AI降噪技术是结合了传统降噪技术和深度学习技术，非稳态噪声就是通过深度学习建立大量的非稳态噪声数据模型，经过长期训练后加入音频信号处理模块，并将预处理的音频流送入该音频信号处理模块，最终输出降噪信号。而非稳态噪声数据模型可通过后期不断的学习和积累去丰富数据库，泛办公区、会议区、指挥中心区等常见噪声数据库的建立，可有效提高AI降噪的覆盖范围。

｜应用场景

主要针对的应用场景是互动教学、视频会议室、电话会议室、指挥中心等语音交流，在复杂声学环境场景下，通过AI 降噪技术有效提高信噪比，为用户提供更清晰的沟通和更好的听觉舒适度。

AI自动增益控制 AGC

自动增益控制是一种电子或逻辑反馈电路，可根据输入变量（如信号强度或环境噪声水平）保持恒定的声功率（增益）输出。如果信号太低，AGC会提高增益，如果信号太高，AGC会压缩信号。

｜AGC主要的应用场景

AGC在消费类产品及专业音频产品中得到广泛应用，消费类产品如手机、平板、laptop以及腾讯会议、微信、钉钉等语音通讯APP中均有应用。专业音频类产品如视频会议终端、数字音频处理器等产品。主要用于控制语音信号的增益，为了防止声源经过传声器拾取时由于发言人的音量不同、与传声器距离远近不同时，造成输出的信号忽远忽近、声音忽大忽小引起的听觉不适感。

｜传统AGC在实际使用中遇到的问题

传统的AGC算法均是通过阈值检测来判断是否调整输出增益，但是也不泛有一些先进的AGC算法，如有的厂家在处理音乐信号时增加了高通滤波器side-chain，防止音乐低频信号过强反应而遭到衰减；有的厂家增加了语音信号检测功能，对于非语音信号AGC并不进行增益调整。

但是，对于复杂的声学环境中非稳态噪声信号处理效果并不好，现有的AGC算法无法准确区分目标信号与噪声信号，这样会造成一些噪声信号（非有用信号）也被放大输出。这在我们平时用的一些语音通讯APP、视频会议等使用场景中经常遇到的问题。

｜AI AGC作用

那么通过AI自动增益算法模块，通过人类语音信号检测与噪声信号检测技术相结合，对有用信号与噪声信号的精准区分与判断，实现有用信号的自动增益调整，而对噪声信号不作任何调整。

通过AI音频算法我们可以将会议室内常见的噪声去除而最大程度的保全有用语音信号，为用户提供更好的会议交互体验，为用户提供更加清晰、自然、真实的声音。

典型应用拓扑：