মাইক্রোফোন অ্যারে অডিও সিগন্যাল প্রসেসিং প্রযুক্তি

　　 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জীবনের সাথে যত ঘনিষ্ঠ হচ্ছে, ভয়েস প্রযুক্তির অগ্রগতি ততই গুরুত্ব পাচ্ছে। ট্র্যাডিশনাল নিয়ার-ফিল্ড ভয়েস ব্যবহারকারীদের চাহিদা পূরণে ব্যর্থ। দূরত্ব ও জটিল পরিবেশে ডিভাইস নিয়ন্ত্রণের জন্য অ্যারে প্রযুক্তি ফার-ফিল্ড ভয়েসের মূল ভিত্তি।
　　 এআই-তে মাইক্রোফোন অ্যারের তাৎপর্য:
　　 স্থানিক সিলেক্টিভিটি: ইলেকট্রিক স্ক্যানিংয়ের মাধ্যমে সাউন্ড সোর্সের সঠিক অবস্থান শনাক্ত করে। অ্যালগরিদমের মাধ্যমে উচ্চমানের অডিও সিগন্যাল নিশ্চিত করে।
　　 স্বয়ংক্রিয় সোর্স ট্র্যাকিং: চলমান বা একাধিক সোর্স ট্র্যাক করে ব্যবহারকারীর অবস্থানভিত্তিক ভয়েস এনহ্যান্সমেন্ট প্রদান করে।
　　 স্পেস-টাইম-ফ্রিকোয়েন্সি প্রসেসিং: শব্দ দমন, প্রতিধ্বনি নিয়ন্ত্রণ, রিভার্বারেশন কমানো, সোর্স লোকালাইজেশনে একক মাইক্রোফোনের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠে।
　　 প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ:
　　 ট্র্যাডিশনাল অ্যারে সিগন্যাল প্রসেসিং সরাসরি প্রয়োগে কার্যকর নয়। কারণ:
　　 অ্যারে মডেলিং: নিয়ার-ফিল্ডে স্ফেরিক্যাল ওয়েভ মডেল প্রয়োজন। দূরত্বভেদে প্রশস্ততা হ্রাস বিবেচ্য।
　　 ব্রডব্যান্ড সিগন্যাল প্রসেসিং: ফ্রিকোয়েন্সি-নির্ভর ফেজ ডিফারেন্সের জন্য ন্যারোব্যান্ড পদ্ধতি অকার্যকর। সাব-ব্যান্ডে বিভক্ত করে প্রসেসিং প্রয়োজন।
　　 নন-স্টেশনারি সিগন্যাল: শর্ট-টাইম ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেইন এনালাইসিসের মাধ্যমে হ্যান্ডলিং।
　　 রিভার্বারেশন: প্রতিফলন ও বিচ্ছুরণের কারণে সিগন্যাল বিকৃতি।
　　 সাউন্ড সোর্স লোকালাইজেশন:
　　 কার্টেসিয়ান কোঅর্ডিনেট সিস্টেমে লিনিয়ার/প্ল্যানার/স্পেসিয়াল অ্যারে ব্যবহার। নিয়ার-ফিল্ড (স্ফেরিক্যাল ওয়েভ, প্রশস্ততা হ্রাস) ও ফার-ফিল্ড (প্ল্যানার ওয়েভ) মডেলের পার্থক্য। ক্রিটিকাল ডিসট্যান্স: 2L²/λ (L=অ্যারে অ্যাপারচার, λ=তরঙ্গদৈর্ঘ্য)।
　　 লোকালাইজেশন পদ্ধতি:
　　 বিমফর্মিং: কনভেনশনাল (CBF) ও অ্যাডাপটিভ (ABF/LCMV/MVDR)। স্পেসিয়াল ফিল্টারিং ও সর্বোচ্চ SINR নিশ্চিত করে।
　　 সুপার-রেজোলিউশন স্পেক্ট্রাম এস্টিমেশন (MUSIC/ESPRIT): মাল্টিপল সোর্সে কার্যকর, তবে হার্ডওয়্যার ত্রুটিসensitive।
　　 টিডিওএ (টাইম ডিফারেন্স অফ অ্যারাইভাল): জিসিসি (GCC) বা LMS অ্যাডাপটিভ ফিল্টারিং। রিয়েল-টাইম ট্র্যাকিংয়ে দক্ষ। ম্যাক্সিমাম লাইকলিহুড এস্টিমেশন (MLE) দিয়ে লোকালাইজেশন।
　　 ভবিষ্যৎ উন্নয়ন:
　　 ভিডিও কনফারেন্সিং, রোবোটিক্স, স্মার্ট হোম, অটোমোটিভে অ্যারের প্রয়োগ বৃদ্ধি। হার্ডওয়্যার শক্তির সাথে জটিল অ্যালগরিদম রিয়েল-টাইমে রান করানো সম্ভব। ভয়েস-ইমেজ ইন্টিগ্রেশন, ভয়েস প্রিন্ট/ফেস/আইরিস রিকগনিশনের সমন্বয় এআই-তে নতুন দিগন্ত খুলবে।