大衛哈納克 Apple 在其機器學習期刊部落格上 發表 一篇新文章概述了有關語音識別和在 HomePod 揚聲器上使用 Siri 的一些有趣的事情。主要是關於 HomePod 如何在受損的操作條件下捕獲用戶的語音命令，例如非常大聲的音樂播放、高水平的環境噪音或用戶與揚聲器的距離較遠。
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克拉拉·耶林科娃 由於其性質和重點，HomePod 揚聲器必須能夠在各種條件下工作。有的用戶把它放在床邊的床頭櫃上，有的用戶把它「清理」在客廳的角落裡，或者把音箱放在大聲播放的電視下面。確實有很多場景和可能性，Apple 的工程師在設計使 HomePod 在幾乎任何情況下都能「聽到」的技術時必須考慮所有這些情況和可能性。
為了讓 HomePod 能夠在不太有利的環境下註冊語音命令，它有一個非常複雜的系統來接收和處理聲音訊號。分析輸入訊號的過程由多個層級和基於自學習演算法的機制組成，該演算法可以充分過濾和分析傳入的聲音訊號，以便 HomePod 只接收它需要的訊號。
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因此，例如，各個處理等級可以消除接收到的聲音中的迴聲，由於 HomePod 本身的生產，迴聲出現在接收到的訊號中。其他人會處理噪音，這在家庭條件下太大了 - 打開 微波爐、吸塵器或例如正在播放的電視。最後一個是關於房間佈局和用戶發出單獨命令的位置引起的迴聲。
蘋果公司在原始文章中相當詳細地討論了上述內容。在開發過程中，HomePod 在許多不同的條件和情況下進行了測試，以便工程師可以模擬盡可能多的揚聲器使用場景。此外，多聲道聲音處理系統由效能相對較強的A8處理器負責，該處理器始終處於開啟狀態，不斷「監聽」並等待命令。由於相對複雜的運算和相對不錯的運算能力，HomePod 幾乎可以在所有條件下工作。不幸的是，令人遺憾的是，高端硬體受到相對不完善的軟體的阻礙（無論我們以前在哪裡聽說過...），因為助手 Siri 逐年落後於其最大的競爭對手。
