Реализация распознавания речи с нескольких микрофонов

Реализация распознавания речи с нескольких микрофонов

Многомикрофонное распознавание используется в переговорных комнатах, телеконференц-системах и промышленных сценариях. Цель — получить чистый сигнал каждого говорящего, используя пространственную обработку массива микрофонов.

Компоненты системы

Полный стек включает:

1. Beamforming — направленное усиление сигнала с нужного направления
2. Acoustic Echo Cancellation (AEC) — подавление эха от динамиков
3. Noise Reduction — шумоподавление
4. Speaker Diarization — разделение по говорящим
5. STT — финальная транскрибация

Beamforming с PyAudio + SciPy

import numpy as np
from scipy.signal import correlate

class DelayAndSumBeamformer:
    def __init__(self, mic_positions: np.ndarray, sample_rate: int = 16000):
        self.mic_positions = mic_positions  # (n_mics, 3) координаты в метрах
        self.sample_rate = sample_rate
        self.speed_of_sound = 343.0  # м/с

    def compute_delays(self, direction: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """Вычисляем задержки для каждого микрофона"""
        delays = np.dot(self.mic_positions, direction) / self.speed_of_sound
        delays -= delays.min()
        return (delays * self.sample_rate).astype(int)

    def beamform(self, signals: np.ndarray, direction: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """signals: (n_mics, n_samples)"""
        delays = self.compute_delays(direction)
        output = np.zeros(signals.shape[1])
        for i, delay in enumerate(delays):
            output += np.roll(signals[i], -delay)
        return output / len(delays)

Коммерческие SDK для многомикрофонной обработки

Для production рекомендуется использовать специализированные библиотеки:

• Microsoft Audio Stack (MAS) — встроен в Azure Cognitive Services
• WebRTC Audio Processing Module — open-source, C++ с Python-биндингами
• ReSpeaker SDK — для кольцевых микрофонных массивов (6-mic circular)
• STFT-based MVDR beamformer (librosa + scipy) — research-quality

Микрофонные массивы

Интеграция с диаризацией

После beamforming применяем pyannote.audio для разделения по говорящим:

from pyannote.audio import Pipeline

pipeline = Pipeline.from_pretrained(
    "pyannote/speaker-diarization-3.1",
    use_auth_token="YOUR_HF_TOKEN"
)

diarization = pipeline("beamformed_output.wav", num_speakers=4)
for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
    print(f"{speaker}: {turn.start:.1f}s - {turn.end:.1f}s")

Интеграция с аппаратными решениями

Тестированные устройства:

• ReSpeaker 4/6-mic USB Array — plug-and-play, Ubuntu/Windows
• miniDSP UMA-8 — профессиональный массив, XMOS DSP
• JABRA PanaCast 20 — конференц-сопровождение с SDK

Сроки реализации

• Базовое beamforming + STT: 1 неделя
• С AEC и noise reduction: 2 недели
• Полная система с диаризацией и dereverberation: 3–4 недели