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readx(); “背景降噪？”倪广南和罗峰一惊，他们还没想到贾鸿渐居然要让他们研究这东西！当时倪老爷子一惊，急忙说道，“贾总，这研究起来可没办法快速出成果！”说完了之后，看着贾鸿渐不相信的神色，他还赶忙解释——“贾总，真的。＋＋＋美国那边有公司其实从90年代就开始研究了，像是美国aliph公司研究的骨传导话筒技术，就是靠着一个跟耳机一样的设备一边当话筒一边贴在耳朵后的头骨上，通过接受头骨传导用户发出的声音来进行降噪的，像是这公司，前两年刚申请了专利好像，我们要快速的绕过专利并且做成相应的效果并不容易啊！而且就算不用这种技术，而是采用软件识别降噪的话，也要设计到类似计算机视觉的计算机听觉方面，也要对噪音进行甄别……这都不是三个月两个月能够搞定的啊！”
没错，倪广南是知道这事儿到底有多难的。人类是可以一下子就分辨出来什么是噪音什么是人说话的声音，但是机器不行啊！对于机器来说，不管是人声音还是噪音，都是他们接收录入的声音而已，人家机器本来就是眉毛胡子一把抓，而且人家还不知道什么是眉毛什么是胡子，这让人家怎么分？同样，计算机视觉这东西也是难点，人看着一个东西能够分辨这是啥，但是让计算机通过摄像头传递过来的画面分析的话，计算机是只能分析出来画面上全都是小色块。计算机怎么知道什么是什么？
在这种状况下，怎么让手机进行降噪处理？要不然就得尽量避免录入噪音，那就是aliph公司采用的骨传导话筒的原理，因为声音需要介质传播，如果从空气中传播的话，那就会导致麦克风录入人声以及噪音。可是如果从贴着骨头的皮肤表面接受到通过骨头传导的人声呢？那噪音就不会随着人的骨头传导进来啊！要不然呢，那就要从计算机数字优化的方面想办法，也就是说要么就教会计算机怎么分辨，要么就找出来噪声和人声的不同，从而把他们给区别开！但是说真的。要是能教给计算机如何识别的话。那不就是人工智能了么？而怎么把噪音和人声的不同找到，这本身也是一个很难的工作，不一定几年才能出成果呢！如果要是好弄的话，按照道理美国那边的公司应该很早就出结果了啊！
倪广南真是觉得这方面困难无比。可是谁知道就在他表达了这事儿困难之后。却只听着贾鸿渐不以为意的问了一句。“那为什么我们不用多麦克风方式来通过不同麦克风接受声音的差别来进行分别噪声和人声？”“多麦克风？”当时倪广南就愣住了，他怎么觉得有点听不懂贾鸿渐的意思了？结果谁知道只听着贾鸿渐理所当然一样的点了点头，“对啊。多麦克风，比如手机上部一个麦克风，下部传统位置一个麦克风，这样手机正常持握打电话的时候，上下麦克风接收到的人声大小是不一样的，但是接收到的噪音大小基本上是一样的，所以通过这么一种简单的多麦克风布置，就可以很明显的分辨出来是人声还是噪音，对吧？”
嚯！当时倪广南一听贾鸿渐如此一说，直接就愣住了！为什么愣住了？他根本就没有想到过这种方法！他之前想到的方法，都是美国那边公司正在研究的方法。说实在的，那些方法就算是有用，但是成本肯定也不低！特别是耗电量也是一个大问题——比如说像是所谓软件分辨的方法，美国那边暂时在走的路子听说是在拨号开始之后，直接就让手机里面的系统芯片开始通过话筒采集各种外界声音。这么一个时候刚接通人还没有通话，所以实际上采集到的就是噪音！然后就可以把这些声音的声纹给认定成噪音。接着把之后出现的人对话的声音给认定为人声，这样一来就能起到降噪的作用了！
可是这么一个问题在于，降噪是降噪了，也很智能。可是问题在于手机电池电量本来就不大，如果碰到了一天到晚电话很多的人，那实际上额外的电量消耗的很多！而且外加因为如今的数码储存容量太小，所以会导致辨认出来的噪音没办法长时间保持，而且长时间保持了用处也不大！这最后就导致了每一通电话实际上都是要额外的重新分析一下什么是噪音什么是人声，这可不是浪费电么？但是贾鸿渐刚说的这么一种办法呢？那可是太惊人了！虽然这么一个方法并没... -->>
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