苹果最近公开如何用AI技术，结合6个喇叭，让HomePod听的更清楚，HomePod为居家型智能音响，为了要让使用者能够在家中的环境，随时呼叫语音助理，并得到正确的回复，苹果针对HomePod，导入AI技术来优化HomePod语音助理Siri的表现。一般的语音环境对HomePod的语音服务来说，有许多挑战，包含回音、噪音和声音反射，与手机上的语音助理Siri不同，用户在唤醒HomePod的语音服务时，并不会像叫Siri一样，这么贴近手机，因此，HomePod的语音服务就必须能够清楚地接收到远距离的声音，并且正确辨识语音指令，给予用户响应。
为了达到此目标，苹果语音软件工程团队和Siri语音团队，共同建立了一套系统，整合了监督式深度学习模型，以及处理多种麦克风讯号的非监督式在线学习算法，该系统利用「Hey Siri」特定词组侦测器的知识，从语音识别器中，萃取优化的语音串流，再透过采用机器学习的在线学习算法，来处理在线语音讯号，同时还得确保系统运行的效能和可用性。由于HomePod可以让用户在播放音乐的同时，呼叫Siri，且置放于使用者家中的任一位置，因此HomePod语音识别需要处理的场景包括大声的背景音乐、远距离的语音和屋内其他噪音，像是吸尘器、吹风机、微波炉、电视的声音等，在这些情况之下，Siri要正确辨识语音内容和给予响应，就要能够有效地处理这些声音讯息。更多人工智能AI新闻：胜博发爱心公益 http://chiayuan.org.tw/
针对回音和背景声音的部分，苹果研究团队透过深度学习技术，建立基于屏蔽的多通道过滤器，来移除回音和背景噪音，而在播放音乐同时，用户突然插入的语音命令，则是透过非监督式学习，将同步语音来源和触发语音服务词组分开，进而辨识插入的语音信息。首先，系统是透过6个麦克风接收环境中的声音，在苹果A8的芯片上，让HomePod在低功耗的状态下，不断地处理多信道的声音讯息，来节省电量消耗，其中，多通道声音过滤器会不断调整，来适应环境中改变的噪音条件和移动的说话者。为了能够去除环境中的回音和抑制噪音，过去，苹果透过语音强化系统，来学习目标和非目标声音讯号特征，加上深度学习技术，语音强化系统的学习最近得到很大的进展，举例来说，系统透过深度神经网络学习目标语音的概率，再触发多信道噪音过滤器将目标噪音去除，但是，这样的做法还是有点不切实际，因为声音的条件不可预测，语音命令开始和结束的信息，也无法事先取得。
由于麦克风与喇叭距离远近的关系，回音的分贝会比在远处呼叫Siri的声音，大30～40分贝，导致在播放音乐时，触发语音服务侦测器无法正常辨识到唤醒词，现在，苹果导入多信道回音消除算法（Multichannel Echo Cancellation），透过一系列的线性适应过滤器，将多种声音在喇叭和麦克风之间路径建模，来消除声音的耦合，不过，因为非线性耦合和非单一讯号的问题，经过回音消除算法处理后，残留的背景噪音还是比远处的语音大10～20分贝，因此，还需要加入残留回音抑制器（residual echo suppressor）来处理剩下的背景噪音。残留回音抑制器是用来处理非线性回音频号，而这些非线性的讯号并没在回音消除算法中，残留回音抑制器甚至能平缓线性回音，尤其是在重复说话和回音路径改变的情况下。一般回音抑制方法会萃取输入信息的特征，将回音消除的讯号抑制，苹果的作法则是用深度神经网络处理多种不同的输入和输出信息。