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其實現在的AI還沒那么智能，她無法在復雜的環(huán)境下區(qū)分有用的信息。只能聽懂簡單的指令，而無法辨別有用的信息。

比如您在吵雜的集市中能準確聽到你問小販：“這個蘋果多少錢？”但對于AI語音識別芯片來說卻很吃力，它就像一個貪玩的孩子，很容易被環(huán)境的其他聲音干擾。從而會出現執(zhí)行命令錯誤，無法捕捉到有用信息。

人的聽覺可以進行聲音識別，為什么語音芯片卻有點難？

人的聽覺系統(tǒng)有個著名的效應“雞尾酒效應”，它指的是在酒會上，參會者總能很輕松的把注意力集中到感興趣的話題上，其他無關緊要的卻自動過濾掉。

但對于智能音箱來說，這個卻不容易實現。當他們處于嘈雜的環(huán)境中，他們會受到不同的聲音連續(xù)暴擊，最后陷入到我是誰，我在干嘛的惡性循環(huán)中。

于是工程師爸爸想了很多辦法，希望它能專心工作，不被干擾。因而測試階段，都會讓它不斷學習。

淺析耳朵為啥可以分辨聲音？

要知道我們的耳膜不是直接暴露在空氣中的，通過頭發(fā)，身體，肩膀，軀干等一系列部位反射，最后才進入到耳膜。由于聲波所走的路徑不同，經過多次反射之后的聲音他們的頻譜會發(fā)生變化。因而不同頻波的聲音傳送到大腦，它很容易區(qū)分，因為她們很有特色。

那么一開始大腦也是需要積累數據的，這可以從嬰兒時期觀察得到，小嬰兒對外界的聲音也是聽不懂的，那是她們的積累不夠，沒有充分的數據庫，因而沒辦法調用數據和它匹配，這也是為啥智能語音芯片也需要學習，因為在學習的過程中，它積累了自己的數據庫，能夠對數據進行分析改造。

機器辨音能力的獲得

如何讓機器和人一樣懂的分辨聲音？我們需要進行聲音改造，那么北京一位專家就發(fā)明了一種新材料，聲學材料，它能夠進行單聲道多聲源定位與分離。那么我們是如何讓他來進行辨音的呢？首先我們把這個特殊的聲學材料做的外殼套在麥克風上，經過這個聲學材料過濾掉的聲音再傳送給麥克風，就會形成差異化聲音。那么這樣的聲音就立即能夠被識別了嗎？答案是否定的，因為僅僅對聲音進行了處理，只是相當于耳蝸，那么需要經過大腦接受并進行識別，才能最后被理解。而這一步驟就涉及到了一串代碼，也叫算法。