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「背景降噪？」倪廣南和羅峰一驚，他們還沒想到賈鴻漸居然要讓他們研究這東西！當時倪老爺子一驚，急忙說道，「賈總，這研究起來可沒辦法快速出成果！」說完了之後，看著賈鴻漸不相信的神色，他還趕忙解釋——「賈總，真的。＋＋＋23wx＋美國那邊有公司其實從90年代就開始研究了，像是美國aliph公司研究的骨傳導話筒技術，就是靠著一個跟耳機一樣的設備一邊當話筒一邊貼在耳朵後的頭骨上，通過接受頭骨傳導用戶發出的聲音來進行降噪的，像是這公司，前兩年剛申請了專利好像，我們要快速的繞過專利並且做成相應的效果並不容易啊！而且就算不用這種技術，而是采用軟件識別降噪的話，也要設計到類似計算機視覺的計算機聽覺方面，也要對噪音進行甄別……這都不是三個月兩個月能夠搞定的啊！」

沒錯，倪廣南是知道這事兒到底有多難的。人類是可以一下子就分辨出來什么是噪音什么是人說話的聲音，但是機器不行啊！對於機器來說，不管是人聲音還是噪音，都是他們接收錄入的聲音而已，人家機器本來就是眉毛胡子一把抓，而且人家還不知道什么是眉毛什么是胡子，這讓人家怎么分？同樣，計算機視覺這東西也是難點，人看著一個東西能夠分辨這是啥，但是讓計算機通過攝像頭傳遞過來的畫面分析的話，計算機是只能分析出來畫面上全都是小色塊。計算機怎么知道什么是什么？

在這種狀況下，怎么讓手機進行降噪處理？要不然就得盡量避免錄入噪音，那就是aliph公司采用的骨傳導話筒的原理，因為聲音需要介質傳播，如果從空氣中傳播的話，那就會導致麥克風錄入人聲以及噪音。可是如果從貼著骨頭的皮膚表面接受到通過骨頭傳導的人聲呢？那噪音就不會隨著人的骨頭傳導進來啊！要不然呢，那就要從計算機數字優化的方面想辦法，也就是說要么就教會計算機怎么分辨，要么就找出來噪聲和人聲的不同，從而把他們給區別開！但是說真的。要是能教給計算機如何識別的話。那不就是人工智能了么？而怎么把噪音和人聲的不同找到，這本身也是一個很難的工作，不一定幾年才能出成果呢！如果要是好弄的話，按照道理美國那邊的公司應該很早就出結果了啊！

倪廣南真是覺得這方面困難無比。可是誰知道就在他表達了這事兒困難之後。卻只聽著賈鴻漸不以為意的問了一句。「那為什么我們不用多麥克風方式來通過不同麥克風接受聲音的差別來進行分別噪聲和人聲？」「多麥克風？」當時倪廣南就愣住了，他怎么覺得有點聽不懂賈鴻漸的意思了？結果誰知道只聽著賈鴻漸理所當然一樣的點了點頭，「對啊。多麥克風，比如手機上部一個麥克風，下部傳統位置一個麥克風，這樣手機正常持握打電話的時候，上下麥克風接收到的人聲大小是不一樣的，但是接收到的噪音大小基本上是一樣的，所以通過這么一種簡單的多麥克風布置，就可以很明顯的分辨出來是人聲還是噪音，對吧？」

嚯！當時倪廣南一聽賈鴻漸如此一說，直接就愣住了！為什么愣住了？他根本就沒有想到過這種方法！他之前想到的方法，都是美國那邊公司正在研究的方法。說實在的，那些方法就算是有用，但是成本肯定也不低！特別是耗電量也是一個大問題——比如說像是所謂軟件分辨的方法，美國那邊暫時在走的路子聽說是在撥號開始之後，直接就讓手機里面的系統芯片開始通過話筒采集各種外界聲音。這么一個時候剛接通人還沒有通話，所以實際上采集到的就是噪音！然後就可以把這些聲音的聲紋給認定成噪音。接著把之後出現的人對話的聲音給認定為人聲，這樣一來就能起到降噪的作用了！

可是這么一個問題在於，降噪是降噪了，也很智能。可是問題在於手機電池電量本來就不大，如果碰到了一天到晚電話很多的人，那實際上額外的電量消耗的很多！而且外加因為如今的數碼儲存容量太小，所以會導致辨認出來的噪音沒辦法長時間保持，而且長時間保持了用處也不大！這最後就導致了每一通電話實際上都是要額外的重新分析一下什么是噪音什么是人聲，這可不是浪費電么？但是賈鴻漸剛說的這么一種辦法呢？那可是太驚人了！雖然這么一個方法並沒有證實可行，但是想想看的話，好像是一個可以「土法煉鋼」的辦法！