随着对健康的担忧推动商店和餐馆采用新的支付方式，简单但巧妙的音频技术也可以降低下单的风险。

 

在当前的冠状病毒大流行期间，非接触式技术被证明是非常宝贵的，沐鸣测速地址因为它消除了交换现金或按下芯片和pin机按钮的需要。

 

然而，对于许多企业，如快餐店，在没有面对面接触的情况下，接受顾客的初始订单的唯一选择是触摸屏——这实际上可能会导致更广泛的感染。

 

抗菌触摸屏确实存在，但这忽略了一个重要因素。除了要做到真正的卫生之外，还要让顾客觉得信息亭是安全的。一种抗铜涂层不太可能适合普通大众:许多人不会相信它，不管它有多好。

 

早在当前的健康危机之前，伦敦都市大学(London Metropolitan University)进行的一项研究就有报道称，在每个快餐触屏上都发现了肠道和粪便细菌。

 

最新的音频技术能提供非接触式的解决方案吗?

 

如果我们可以只点一份汉堡和薯条，而不必通过复杂的屏幕菜单系统，我们就可以保持社交孤立，与自助服务台交谈，然后使用非接触式支付，从服务台取我们的订单。从快速点餐的厨师到顾客的身体接触将会减少到一个单一的单向接触。

 

说“两个汉堡加薯条，一个汉堡加可乐”也比在触摸屏上找正确的按钮要快得多。

 

这个音频场景有两个缺点:第一个是一般的背景噪音，而第二个是在邻近的亭子里的其他人，他们在自己下订单时会发出额外的噪音。

 

自动语音识别(ASR)已经存在了几十年，可靠性一直呈上升趋势，沐鸣测试速尽管它最可靠的系统只需要有限的词汇。这很好，因为大多数信息亭只需要有限的词汇。然而，如果你在一个周围有很多人的嘈杂环境中，对ASR来说事情就不那么好了。当然，触屏自助点餐机经常出现在高客流量的商业街商店里，因此一点也不安静。

 

还可能会安装多个kiosk。你怎么能保证你点的汉堡和薯条不会和旁边点鸡块的人混在一起呢?如果你的女儿试图粘上一罐不可口的可乐或冰淇淋怎么办?

 

人们很容易认为抑制噪音就是答案;毕竟，在过去几年里，在人工智能革命的推动下，人类取得了一些惊人的进步。如果信号已经清晰可读，效果可能会很好，但如果你在嘈杂的商场里听麦克风接收到的声音，人类就很难理解原始语音，更不用说ASR系统了。这正是噪声抑制的不足之处——它无法从如此高的噪声中清晰地提取出语音。

 

你可能认为波束形成是关键——将声音信号聚焦到一个特定的接收设备上——但除非你愿意投资大量昂贵的校准麦克风，沐鸣测速地址否则很难做好。与噪声抑制不同，波束形成可以在可理解性上提供一些改进，但对于一般的大容量信息亭来说仍然远远不够。

 

这就是盲源分离(BSS)发挥作用的地方。它只需要4到8个现成的麦克风，不需要校准——这种麦克风已经在手机中找到了。数组的几何形状是灵活的:任何5-30厘米的东西。理想情况下，有一个清晰的视线到客户，如果空间允许，一个二维数组是更好的，虽然一个线性数组也可以。

 

BSS自动将传入的音频分离回其组成源，因此，不仅将客户的声音从背景噪声中分离出来，而且还可以清楚地将其与相邻报亭的人的声音区分开来。它甚至可以把你和你的女儿区分开来，因为你想要添加那种偷偷摸摸的冰激凌。

 

这都是通过数据驱动的机器学习完成的。该系统可以持续分析声场，并能识别站在自助服务站前的人的讲话，自动适应午餐时间的高峰或凌晨2点高速公路停车站的安静。就像一个人，但不需要社交距离。

 

也许是时候在我们的触摸屏上加上“请勿触摸”的标志了。