目前的智能音箱多基于语音控制，其基本交互流程可以用图1 概括：
1）用户通过自然语言向音箱提出服务请求或问题
2）音箱拾取用户声音（音箱本地完成）并分析（一般在服务器端完成）
3）音箱通过语言播报（音箱端）和 APP 推送（关联的手机等）对用户的请求进行反馈。
图1. 智能音箱基本交互方式
智能音箱可以以自然的方式（自然语言），为用户提供一些常用的服务，未来还可能成为家庭的控制中枢。
从用户的角度，可直观感知硬件和功能（图2）。其中，智能音箱的功能关系到产品设计和用户体验， 直接关系到产品的成败，我们会在产品分析的文章中进行深入分析。本文对智能音箱的硬件及运行在硬件之上，作为音箱“大脑”的系列算法进行简要介绍，希望读者能对智能音箱有更全面的了解。
图2. 智能音箱硬件组成和功能示意
1. 硬件
图3展示了 Echo 拆解后的部件。可以看到，智能音箱的硬件并不算复杂（相对于无人驾驶等“重型”AI 产品）。但正如下面我们会反复强调的，智能音箱的各个模块都需要结合生产工艺、算法设计、产品体验等多个方面进行细致的打磨，才能达到比较满足的效果，而这其中做出需要多“痛苦的”折衷。
图3. Amazon Echo 拆解图（https://arstechnica.com/gadgets/2014/12/ifixit-amazon-echo-teardown-reveals-a-bit-of-computer-a-lot-of-speaker/）
1.1 外观设计
智能音箱想要成为常驻案头的“家庭成员”，其形态必然是经过精心设计，在形状、大小、灯效甚至重量等因素要充分考虑在内。图 4 展示了一些智能音箱，读者可根据自己的审美，判断下哪些是想要或不想要放在家里的。
图4. 音箱ID设计（按阅读顺序依次为：Amazon Echo、Google Home、叮咚、若琪、若琪月石、联想音箱）（仅图示设计，不代表实际产品尺寸）
ID 设计除了出于美学和交互设计的考虑外，还要和音腔设计（影响音效）、麦列方案（影响语音交互）等相互耦合，需要通盘考虑。
1.2 扬声器
智能音箱本质上还是一款音箱，因此，提供用户认可的音质是产品存在的前提。但是智能音箱在扬声器的选择上，除了受到音箱尺寸限制，还要考虑麦列的拾间及后续的信号处理。
图5. Echo 扬声器及音腔设计（https://homeupgraded.com/2016/04/13/amazon-tap-vs-bose-soundlink-color-speaker/）
图6. 若琪扬声器及音腔设计（https://www.taihuoniao.com/shop/view-1113683693-1.html）
图5和图6分别展示了 Echo 和若琪的扬声器设计，两者对比可以看到在选择扬声器上的不同折衷和权衡。
Echo 采用封闭式扬声器设计，高音和低音喇叭上下相对，声音各个方向是对称的，这有有利于前端信号处理，但音效会受到限制。若琪采用开口式设计，喇叭朝前，这样音效可以设计的更好，但信号处理难度会大。
仅就音效而言，音腔越大越有利于设计，但这会导致最后智能音箱非常笨重。也因此，许多设计上都有音腔部分略微鼓起的外观设计（如 Google Home，叮咚）。
为了支持双工（例如，在播放音乐的同时可以对音箱下达命令），扬声器的功率不能太大，这样就限制了音箱的最大音量。反过来，如果要确保音箱有较大的音量，可能会限制双工条件下的音箱理解用户语音的灵敏度。
1.3 麦克风阵列（Microphone Array）
麦克风阵列（以下简称麦列），是由一定数目的麦克风组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。简单而言，使用麦列而非单个麦克风，是为了在用户距离音箱较远时，依然能够正常的收听用户的语音指令。
智能音箱多使用环状麦列（图7），目前以 6（+1）麦为主流方案，也有2、4和8麦的产品。
图7. 6+1 麦列
麦列方案主要受成本和算法两个因素限制。一方面，虽然麦克风本身成本并不是特别高，但增加麦克风数量需要配套的增加采样等后续硬件的投入，会大大增加成本。另一方面，麦列涉及一系列算法（见下文），算法设计难度和计算复杂度都会随着麦克风数量的增加而加大。
在选择麦克风时，除了指向性、灵敏度、信噪比、频响范围、失真度等常规的参数要求，其安放位置、开口设计也要考虑ID设计和扬声器的位置、功放等，需要全盘考虑。
1.4 主控板
本质上，和手机等移动设备的主板并无差别，包括主板、CPU、存储器等（如图8）。主控板的选择要在满足响应延迟的前提下，尽量压缩成本和功耗。
图8. 全志G102
1.5 蓝牙/WIFI
智能音箱需要服务器提供大部分功能，因此，WiFi 是不可缺少的模块。有些音箱会通过蓝牙同手机通信。
1.6 电池
目前主要的智能音箱还是依赖电源线供电，但不排除随着电源蓄电能力和成本的改善，智能音箱会向手机一样，脱离成为可自由移动的设备。如果使用电池，还要结合 ID 设计、音腔设计等因素，合理选择电池的大小和位置、充电方案等。图 9 展示的是 Echo Tab 的电池方案。
图 9. Echo Tab 电池方案设计
2. 算法
用户在同音箱进行语音交互的时，后台有一系列算法在支撑的交互的正确进行。
如图10所示，总体而言，音箱工作时，麦列始终处于拾音状态（持续对声音信号进行采样、量化）。进过基本的信号处理（静音检测、降噪等），唤醒模块会判断是否出现唤醒词，如果是，后续语音会进行更复杂的语音信号处理，（理想情况下）得到干净的语音信号，开始真正的语音交互流程。
图10. 智能音箱交互
2.1 前端信号处理
2.1.1 语音检测（VAD）
语音检测（英文一般称为 Voice Activity Detection，VAD）的目标是，准确的检测出音频信号的语音段起始位置，从而分离出语音段和非语音段（静音或噪声）信号。由于能够滤除不相干非语音信号，高效准确的 VAD 不但能减轻后续处理的计算量，提高整体实时性，还能有效提高下游算法的性能。
VAD 算法可以粗略的分为三类：基于阈值的 VAD、作为分类器的 VAD、模型 VAD。
基于阈值的 VAD：通过提取时域（短时能量、短期过零率等）或频域（MFCC、谱熵等）特征，通过合理的设置门限，达到区分语音和非语音的目的。这是传统的 VAD 方法。
作为分类器的 VAD：可以将语音检测视作语音/非语音的两分类问题，进而用机器学习的方法训练分类器，达到检测语音的目的。
模型 VAD：可以利用一个完整的声学模型（建模单元的粒度可以很粗），在解码的基础，通过全局信息，判别语音段和非语音段。
VAD 作为整个流程的最前端，需要在本地实时的完成。由于计算资源非常有限，因此，VAD 一般会采用阈值法中某种算法；经过工程优化的分类法也可能被利用；而模型 VAD 目前难以在本地部署应用。
2.1.2 降噪
实际环境中存在着空调、风扇以及其他各种各样的噪声。降低噪声干扰，提高信噪比，降低后端语音识别的难度。
常用的降噪算法有 自适应 LMS 和维纳滤波等。
2.1.3 声学回声消除（Acoustic Echo Cancellaction, AEC）
AEC也是一种常见的技术，在语音通话中，AEC是必不可少的基础技术。
图11. AEC 示意
具体的，AEC 的目的是，在音箱扬声器工作（播放音乐或语音）时，从麦克风中收集的语音中，去除自身播放的声音信号。这是双工模式的前提。否则，当音乐播放时，我们的声音信号会淹没在音乐声中，不能继续对音箱进行有效的语音控制。
2.1.4 去混响处理
在室内，语音会被墙壁等多次反射，麦克风采集到（图12）。混响对于人耳完全不是问题，但是，延迟的语音叠加产生掩蔽效应，这对语音识别是致命的障碍。
图12. 混响【来源】
对于混响，一般从两个方面来尝试解决：1）去混响 2）对语音识别的声学模型加混响训练。由于真实环境的复杂性，一定的前端去混响算法还是非常有必要的。
2.1.5 声源定位（Direction of Arrival estimation, DOA）
声源定位是根据麦列收集的声音语，确定说话人的位置。DOA 至少有两个用途，1）用于方位灯的展示，增强交互效果；2）作为波束形成的前导任务，确定空间滤波的参数。
声源定位有如下常用方法有基于波束扫描的声源定位、基于起分辨率率谱估计的声源定位以及 基于到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）的声源定位。考虑到算法复杂性和延时，一般采用TDOA方法。
2.1.6 波束形成（Beam Forming, BF）
波束形成是利用空间滤波的方法，将多路声音信号，整合为一路信号。通过波束形成，一方面可以增强原始的语音信号，另一方面抑制旁路信号，起到降噪和去混响的作用（图13）。
图13. 波形成示意图（http://www.dlab.ch/arraybf.html）
2.2 唤醒
出于保护用户隐私和减少误识别两个因素的考虑，智能音箱一般在检测到唤醒词之后，才会开始进一步的复杂信号处理（声源定位、波束形成）和后续的语音交互过程。
一般而言，唤唤醒模块是一个小型语音识别引擎。由于目标单一（检测 出指定的唤醒词），唤醒只需要较小的声学模型和语言模型（只需要区分出有无唤醒词出现），声学打分和解码可以很快，空间占用少，能够在本地实时。
也有唤醒做为关键词检索（key word search）或文本相关的声纹识别问题来解决。
2.3 语音交互
语音交互的基本流程如图16所示。下面分别对各个环节进行简要介绍。
图14. 语音交互基本流程
ICASSP’17 关于对话系统的 tutorial ，并附有系统性的参考文献。
2.3.1 语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）
语音识别的目的是将语音信号转化为文本。语音识别技术相对成熟。目前，基于近场信号的、受控环境（低噪声、低混响）下的标准音语音识别能够达到很的水平。然而在智能音箱开放性的真实环境，语音识别依然是一个不小的挑战，需要接合前端信号处理一起来优化。
2.3.2 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）
NLU 作为一个研究课题还远没有被解决。但是在限定领域下，结合良好的产品设计，我们还是能够利用现有技术，做出实用的产品。
可以将基于框架的（frame-based） NLU 分为三个子问题去解决（图15）：
- 领域分类：识别出用户命令所属领域。其中，领域是预先设计的封闭集合（如产品设计上，音箱只支持音乐、天气等领域），而每个领域都只支持无限预设的查询内容和交互方式。
- 意图分类：在相应领域，识别用户的意图（如播放音乐、暂停或切换等）。意图往往对应着实际的操作。
- 实体抽取（槽填充）：确定意图（操作）的参数（如确定，具体是播放哪首歌或哪位歌手的歌曲）。
图15. 基于框架的自然语言理解
2.3.3 对话管理（Diaglou Management, DM）
多轮对话对于自然的人工交互非常重要。比如，当我们询问“北京明天的天气怎么？”，之后，更习惯追问“那深圳呢？”而不是重复的说”深圳明天的天气怎么？“
在 NLU 无有得到很好解决的情况下，对话管理似乎不可能。好在限范围下，结合产品设计，还是能做的不错。一般的作法是，将轮对话解析出的参数做为上下文（全局变量），带入到下一轮对话；当前轮对话，根据一定的条件判断，是否保持在上一轮的领域，是否清空上下文。
不同于纯粹的聊天机器的对话管理，智能音箱的对话管理还有实际的操作功能（查询信息、提供控制指令）。
2.3.4 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）
目前完全自动化的 NLG 方法还不成熟。实际产品中，多采用预先设计的文本模板来生成文本输出。比如，播放歌曲时，生成语句为：“即将为您播放【歌手名】的【歌曲名】”。
2.3.5 语音合成（Speech Synthesis）
语音合成又叫做文语转换（Text-to-Speech，TTS），更常见可能是 TTS 这一称呼。TTS 的终极目标是，使机器能够像人一样朗读任意给定的文本。
评价实用的语音合成系统的两个主要的标准是1）可懂度（人能够听懂）和2）自然度（使人听着舒服）。目前，可懂度的问题基本得到解决。参数合成和拼接合成是TTS的两种主要合成方法，其中，参数计算量小，部署灵活，但自然较差；拼接接近真人发音，存储和计算资源高，一般只能在线合成。例如，Echo 采用的基于单元选择（unit selection）的拼接合成。
2.4 其他技术
最后，我们简单列举一些相对成熟，但还没有广泛应用于智能音箱的技术。
声纹识别
声纹识别是据语音波形反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的一项技术。微信中的声音锁就是声纹技术的一项具体应用。
通过声纹识别，可以设计出更加个性化的服务。
人脸检测
如果音箱配置为摄像头，可以通人脸检测，确定用户的位置。一方面可以有更好的交互设计，另一方面可以辅助声源定位。
人脸识别
同声纹识别类似，人脸识别也可以用来确定用户的身份。
经典架构：
降噪用专门的DSP芯片
主控用Android平台，
语音识别、语义识别、语音合成三个放在云端
控制和显示放在本地
现有的国产智能音箱，全都是这个架构的
做的最好的：Amazon Echo全球销量最大的，是Amazon Echo系列，几年时间卖了3000万台，直接导致国内2017年智能音箱公司大量涌现。
Echo和其他智能音箱最大的区别是：所有的控制，都放在云端了。哪怕你家的WIFI台灯和Echo是在同一个局域网，这个灯也是从云端直接控制的。
把控制也放到云端的好处是：智能音箱本身不需要升级任何程序，就可以支持所有的智能硬件。
做的最简单的：Google Android ThingsAndroid Things在2018CES刚发布了新版本，做的比Amazon更省事，把前端语音降噪都放在云端去做了。算法更容易更新，随着时间的发展，能够提供比本地降噪更优秀的降噪效果。
还能够降低硬件要求，从而降低硬件成本。
智能音箱发展趋势
没屏的降成本，越做越简单带屏幕，做复杂交互，作为中枢多个房间，分布式拾音网络云端化，能放在云端的服务都会放上去。做降噪算法，会比较难活下去传统语音识别企业，被互联网打压