“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。＋＋＋23wx＋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有证实可行，但是想想看的话，好像是一个可以“土法炼钢”的办法！
的确，如果把一个话筒放在手机上面，一个话筒放在下面，那么两个话筒采集到的人声肯定声音大小有区别啊！但是背景的汽车或者别人说话的声音，那被采集的声音大小区别就不会太大，对吧？如此一来不就能简单的让手机里面的芯片分辨出来谁是噪音谁是人声了么？到时候只要简单的把两个话筒采集到声音差别大的给留下来，把声音差别小的给去除，这不就行了嘛？擦！这点子太天才了有没有！人家美国公司花了差不多十年，砸进去了无数的钱，结果研究出来的方法都不如贾总随口说的一个方法来的可行啊！这这这……这贾总也太牛逼了吧？
倪广南此时真是震惊啊！说真的，在以前的他看来，这贾鸿渐其实就是对技术挺感兴趣，但是基础并不是太好的一个年轻人，不过贾鸿渐在商业层面很有天赋。于是贾鸿渐可以在一些领域上给大家做出来一个方向性的指导，但是在具体技术层面，贾鸿渐却没办法给大家指导。就像是开车，这贾鸿渐能给大家指方向，告诉大家走哪个方向对，但是具体走哪条路才能走到那个方向他就真不知道了！而今天，这么一个一直以来只能指方向却不能指走哪条路的贾鸿渐，突然给大家指了一条路，而且这么一条路还是老外花了那么多时间那么多钱还没研发出来的，这怎么能够让他不震惊？而且最关键的是，他老倪本身也是工程院和科学院双重院士啊！结果他现在感觉好像自己都没贾鸿渐在这方面的研究深，他甚至觉得自己都想不出来贾鸿渐这么好的点子！这怎么能让他不震惊？
他不知道的是，贾鸿渐是不了解技术，但是他了解未来！像是未来的苹果的iphone之类的手机，其实采用的都是这种技术啊！甚至后世iphone系列手机都不已经是双话筒采集了，甚至都是三话筒采集了！这样一来就能更精确的排除掉噪音而保留人声！可以说后世对手机技术比较关心的人基本上都会了解的！而后世人随随便便就能了解的事儿，在这么一个年代却是那么破天荒的点子！
罗峰此时听了以后，觉得贾鸿渐指点的方法好像真的可行，他扭头看向正在震惊的倪广南，“师傅，要不然咱们试试看？”“嗯，这就试试看！”倪广南猛然点头道。他此时觉得都没时间来对贾鸿渐表达他的震惊了，这贾鸿渐的点子让人震惊的已经超出了需要表达震惊以及佩服的程度了，大家现在都想要马上按照贾鸿渐说的办法试试！很快，这师徒俩就带着贾鸿渐来到了华夏通讯的实验室，首先先是找来了一个手机，然后把手机拆开，把通常位置上底部的那么一个麦克风的线给拆了，接上外接的线，弄到一个声音纪录分析设备上。然后另外一边再在手机听筒上面也手工内置了一个小麦克风，同样的也接到一个声音纪录分析设备上。
然后他们哪又找了一堆人以及各种东西，就准备来模拟噪音——这噪音就包括了周围人都在大声说话时候的背景音，以及像是什么汽车经过啊，还有什么正在有人用录音机大声的放音乐什么的。然后他们在自己用这么一个手机贴面随便讲了一些话，再看记录下来的数据……嘿！果不其然，这背景噪音什么的，被两个麦克风采集下来的声音差别其实并不大，但是人声的采集下来的声音大小差别却是很大！如果用通常说电话那种声音并不算大的人声来对比的话，从手机下方的麦克风录入的声音大小，和手机上方的麦克风录入的声音大小之间，差距居然有足足6分贝之多！
这6分贝差别可是挺大的，一般来说人耳能分辨的声音差大小大概是在5分贝，到了3分贝的差别的时候，那就是非常明显的差别，基本上任何一个人过来听，只要不是耳朵有问题的基本上都能听得出来差距！这6分贝的话差距那更是大了！而相对来说，这上下两个麦克风采集到的背景噪音呢，就算差别有，但是也不怎么大，远远不如人声的差别大！这意味着什么？这意味着贾鸿渐提出来的点子基本上配合上一个芯片和芯片里面的一个简单的小软件，那就能够直接打到了降噪的效果啊！这未免也太神奇了吧？贾总一个点子……就直接可行？而且还是如此的简单？(未完待续。。)
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有证实可行，但是想想看的话，好像是一个可以“土法炼钢”的办法！
的确，如果把一个话筒放在手机上面，一个话筒放在下面，那么两个话筒采集到的人声肯定声音大小有区别啊！但是背景的汽车或者别人说话的声音，那被采集的声音大小区别就不会太大，对吧？如此一来不就能简单的让手机里面的芯片分辨出来谁是噪音谁是人声了么？到时候只要简单的把两个话筒采集到声音差别大的给留下来，把声音差别小的给去除，这不就行了嘛？擦！这点子太天才了有没有！人家美国公司花了差不多十年，砸进去了无数的钱，结果研究出来的方法都不如贾总随口说的一个方法来的可行啊！这这这……这贾总也太牛逼了吧？
倪广南此时真是震惊啊！说真的，在以前的他看来，这贾鸿渐其实就是对技术挺感兴趣，但是基础并不是太好的一个年轻人，不过贾鸿渐在商业层面很有天赋。于是贾鸿渐可以在一些领域上给大家做出来一个方向性的指导，但是在具体技术层面，贾鸿渐却没办法给大家指导。就像是开车，这贾鸿渐能给大家指方向，告诉大家走哪个方向对，但是具体走哪条路才能走到那个方向他就真不知道了！而今天，这么一个一直以来只能指方向却不能指走哪条路的贾鸿渐，突然给大家指了一条路，而且这么一条路还是老外花了那么多时间那么多钱还没研发出来的，这怎么能够让他不震惊？而且最关键的是，他老倪本身也是工程院和科学院双重院士啊！结果他现在感觉好像自己都没贾鸿渐在这方面的研究深，他甚至觉得自己都想不出来贾鸿渐这么好的点子！这怎么能让他不震惊？
他不知道的是，贾鸿渐是不了解技术，但是他了解未来！像是未来的苹果的iphone之类的手机，其实采用的都是这种技术啊！甚至后世iphone系列手机都不已经是双话筒采集了，甚至都是三话筒采集了！这样一来就能更精确的排除掉噪音而保留人声！可以说后世对手机技术比较关心的人基本上都会了解的！而后世人随随便便就能了解的事儿，在这么一个年代却是那么破天荒的点子！
罗峰此时听了以后，觉得贾鸿渐指点的方法好像真的可行，他扭头看向正在震惊的倪广南，“师傅，要不然咱们试试看？”“嗯，这就试试看！”倪广南猛然点头道。他此时觉得都没时间来对贾鸿渐表达他的震惊了，这贾鸿渐的点子让人震惊的已经超出了需要表达震惊以及佩服的程度了，大家现在都想要马上按照贾鸿渐说的办法试试！很快，这师徒俩就带着贾鸿渐来到了华夏通讯的实验室，首先先是找来了一个手机，然后把手机拆开，把通常位置上底部的那么一个麦克风的线给拆了，接上外接的线，弄到一个声音纪录分析设备上。然后另外一边再在手机听筒上面也手工内置了一个小麦克风，同样的也接到一个声音纪录分析设备上。
然后他们哪又找了一堆人以及各种东西，就准备来模拟噪音——这噪音就包括了周围人都在大声说话时候的背景音，以及像是什么汽车经过啊，还有什么正在有人用录音机大声的放音乐什么的。然后他们在自己用这么一个手机贴面随便讲了一些话，再看记录下来的数据……嘿！果不其然，这背景噪音什么的，被两个麦克风采集下来的声音差别其实并不大，但是人声的采集下来的声音大小差别却是很大！如果用通常说电话那种声音并不算大的人声来对比的话，从手机下方的麦克风录入的声音大小，和手机上方的麦克风录入的声音大小之间，差距居然有足足6分贝之多！
这6分贝差别可是挺大的，一般来说人耳能分辨的声音差大小大概是在5分贝，到了3分贝的差别的时候，那就是非常明显的差别，基本上任何一个人过来听，只要不是耳朵有问题的基本上都能听得出来差距！这6分贝的话差距那更是大了！而相对来说，这上下两个麦克风采集到的背景噪音呢，就算差别有，但是也不怎么大，远远不如人声的差别大！这意味着什么？这意味着贾鸿渐提出来的点子基本上配合上一个芯片和芯片里面的一个简单的小软件，那就能够直接打到了降噪的效果啊！这未免也太神奇了吧？贾总一个点子……就直接可行？而且还是如此的简单？(未完待续。。)