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微软的Surface Studio着实让人惊艳了一把！除了设计以外，大家都感叹PC机也开始使用麦克风阵列了。其实，早前亚马逊Echo和谷歌Home两者PK，除了云端服务，他们在硬件上区别最大的就是麦克风阵列技术。Amazon Echo采用的是环形6+1麦克风阵列，而Google Home（包括Surface Studio）只采用了2麦克风阵列。
什么是麦克风阵列技术？
学术上有个概念是“传声器阵列”，主要由一定数目的声学传感器组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。而这篇文章讲到的麦克风阵列是其中一个狭义概念，特指应用于语音处理的按一定规则排列的多个麦克风系统，也可以简单理解为2个以上麦克风组成的录音系统。
麦克风阵列一般来说有线形、环形和球形之分，严谨的应该说成一字、十字、平面、螺旋、球形及无规则阵列等。至于麦克风阵列的阵元数量，也就是麦克风数量，可以从2个到上千个不等。这样说来，麦克风阵列真的好复杂，别担心，复杂的麦克风阵列主要应用于工业和国防领域，消费领域考虑到成本会简化很多。
为什么需要麦克风阵列？
消费级麦克风阵列的兴起得益于语音交互的市场火热，主要解决远距离语音识别的问题，以保证真实场景下的语音识别率。这涉及了语音交互用户场景的变化，当用户从手机切换到类似Echo智能音箱或者机器人的时候，实际上麦克风面临的环境就完全变了，这就如同两个人窃窃私语和大声嘶喊的区别。
前几年，语音交互应用最为普遍的就是以Siri为代表的智能手机，这个场景一般都是采用单麦克风系统。单麦克风系统可以在低噪声、无混响、距离声源很近的情况下获得符合语音识别需求的声音信号。但是，若声源距离麦克风距离较远，并且真实环境存在大量的噪声、多径反射和混响，导致拾取信号的质量下降，这会严重影响语音识别率。而且，单麦克风接收的信号，是由多个声源和环境噪声叠加的，很难实现各个声源的分离。这样就无法实现声源定位和分离，这很重要，因为还有一类声音的叠加并非噪声，但是在语音识别中也要抑制，就是人声的干扰，语音识别显然不能同时识别两个以上的声音。
显然，当语音交互的场景过渡到以Echo、机器人或者汽车为主要场景的时候，单麦克风的局限就凸显出来。为了解决单麦克风的这些局限性，利用麦克风阵列进行语音处理的方法应时而生。麦克风阵列由一组按一定几何结构（常用线形、环形）摆放的麦克风组成，对采集的不同空间方向的声音信号进行空时处理，实现噪声抑制、混响去除、人声干扰抑制、声源测向、声源跟踪、阵列增益等功能，进而提高语音信号处理质量，以提高真实环境下的语音识别率。
事实上，仅靠麦克风阵列也很难保证语音识别率的指标。麦克风阵列还仅是物理入口，只是完成了物理世界的声音信号处理，得到了语音识别想要的声音，但是语音识别率却是在云端测试得到的结果，因此这两个系统必须匹配在一起才能得到最好的效果。
不仅如此，麦克风阵列处理信号的质量还无法定义标准。因为当前的语音识别基本都是深度学习训练的结果，而深度学习有个局限就是严重依赖于输入训练的样本库，若处理后的声音与样本库不匹配则识别效果也不会太好。从这个角度应该非常容易理解，物理世界的信号处理也并非越是纯净越好，而是越接近于训练样本库的特征越好，即便这个样本库的训练信号很差。显然，这是一个非常难于实现的过程，至少要声学处理和深度学习的两个团队配合才能做好这个事情，另外声学信号处理这个层次输出的信号特征对语义理解也非常重要。
看来，小小的麦克风阵列还真的不是那么简单，为了更好地显示这种差别，我们测试了某语音识别引擎在单麦克风和四麦克风环形阵列的识别率对比。另外也要提醒，语音识别率并非只有一个WER指标，还有个重要的虚警率指标，稍微有点声音就乱识别也不行，另外还要考虑阈值的影响，这都是麦克风阵列技术中的陷阱。
麦克风阵列的关键技术
消费级的麦克风阵列主要面临环境噪声、房间混响、人声叠加、模型噪声、阵列结构等问题，若使用到语音识别场景，还要考虑针对语音识别的优化和匹配等问题。为了解决上述问题，特别是在消费领域的垂直场景应用环境中，关键技术就显得尤为重要。
噪声抑制：语音识别倒不需要完全去除噪声，相对来说通话系统中需要的技术则是噪声去除。这里说的噪声一般指环境噪声，比如空调噪声，这类噪声通常不具有空间指向性，能量也不是特别大，不会掩盖正常的语音，只是影响了语音的清晰度和可懂度。这种方法不适合强噪声环境下的处理，但是应付日常场景的语音交互足够了。
混响消除：混响在语音识别中是个蛮讨厌的因素，混响去除的效果很大程度影响了语音识别的效果。我们知道，当声源停止发声后，声波在房间内要经过多次反射和吸收，似乎若干个声波混合持续一段时间，这种现象叫做混响。混响会严重影响语音信号处理，比如互相关函数或者波束主瓣，降低测向精度。
回声抵消：严格来说，这里不应该叫回声，应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念，这两者的区别就是回声的时延更长。一般来说，超过100毫秒时延的混响，人类能够明显区分出，似乎一个声音同时出现了两次，我们就叫做回声，比如天坛着名的回声壁。实际上，这里所指的是语音交互设备自己发出的声音，比如Echo音箱，当播放歌曲的时候若叫Alexa，这时候麦克风阵列实际上采集了正在播放的音乐和用户所叫的Alexa声音，显然语音识别无法识别这两类声音。回声抵消就是要去掉其中的音乐信息而只保留用户的人声，之所以叫回声抵消，只是延续大家的习惯而已，其实是不恰当的。
声源测向：这里没有用声源定位，测向和定位是不太一样的，而消费级麦克风阵列做到测向就可以了，没必要在这方面投入太多成本。声源测向的主要作用就是侦测到与之对话人类的声音以便后续的波束形成。声源测向可以基于能量方法，也可以基于谱估计，阵列也常用TDOA技术。声源测向一般在语音唤醒阶段实现，VAD技术其实就可以包含到这个范畴，也是未来功耗降低的关键研究内容。
波束形成：波束形成是通用的信号处理方法，这里是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各麦克风输出信号经过处理（例如加权、时延、求和等）形成空间指向性的方法。波束形成主要是抑制主瓣以外的声音干扰，这里也包括人声，比如几个人围绕Echo谈话的时候，Echo只会识别其中一个人的声音。
阵列增益：这个比较容易理解，主要是解决拾音距离的问题，若信号较小，语音识别同样不能保证，通过阵列处理可以适当加大语音信号的能量。
模型匹配：这个主要是和语音识别以及语义理解进行匹配，语音交互是一个完整的信号链，从麦克风阵列开始的语音流不可能割裂的存在，必然需要模型匹配在一起。实际上，效果较好的语音交互专用麦克风阵列，通常是两套算法，一套内嵌于硬件实时处理，另外一套服务于云端匹配语音处理。
由8个MIC组成的麦克风阵列
麦克风阵列的技术趋势
语音信号其实是不好处理的，我们知道信号处理大多基于平稳信号的假设，但是语音信号的特征参数均是随时间而变化的，是典型的非平稳态过程。幸运的是语音信号在一个较短时间内的特性相对稳定（语音分帧），因而可以将其看作是一个准稳态过程，也就是说语音信号具有短时平稳的特性，这才能用主流信号处理方法对其处理。从这点来看，麦克风阵列的基本原理和模型方面就存在较大的局限，也包括声学的非线性处理（现在基本忽略非线性效应），因此基础研究的突破才是未来的根本。
另外一个趋势就是麦克风阵列的小型化，麦克风阵列受制于半波长理论的限制，现在的口径还是较大，声智科技现在可以做到2cm-8cm的间距，但是结构布局仍然还是限制了ID设计的自由性。很多产品采用2个麦克风其实并非成本问题，而是ID设计的考虑。实际上，借鉴雷达领域的合成孔径方法，麦克风阵列可以做的更小，而且这种方法已经在军工领域成熟验证，移植到消费领域只是时间问题。
还有一个趋势是麦克风阵列的低成本化，当前无论是2个麦克风还是4、6个麦克风阵列，成本都是比较高的，这影响了麦克风阵列的普及。低成本化不是简单的更换芯片器件，而是整个结构的重新设计，包括器件、芯片、算法和云端。这里要强调一下，并非2个麦克风的阵列成本就便宜，实际上2个和4个麦克风阵列的相差不大，2个麦克风阵列的成本也要在60元左右，但是这还不包含进行回声抵消的硬件成本，若综合比较，实际上成本相差不大。特别是今年由于新技术的应用，多麦克风阵列的成本下降非常明显。
再多说一个趋势就是多人声的处理和识别，其中典型的是鸡尾酒会效应，人的耳朵可以在嘈杂的环境中分辨想要的声音，并且能够同时识别多人说话的声音。现在的麦克风阵列和语音识别还都是单人识别模式，距离多人识别的目标还很远。前面提到了现在的算法思想主要是“抑制”，而不是“利用”，这实际上就是人为故意简化了物理模型，说白了就是先拿“软柿子”下手，因此语音交互格局已定的说法经不起推敲，对语音交互的认识和探究应该说才刚刚开始，基础世界的探究很可能还会出现诺奖级的成果。若展望的更远一些，则是物理学的进展和人工智能的进展相结合，可能会颠覆当前的声学信号处理以及语音识别方法。
如何选用麦克风阵列？
当前成熟的麦克风阵列的主要包括：讯飞的2麦方案、4麦阵列和6麦阵列方案，思必驰的6+1麦阵列方案，云知声（科胜讯）的2麦方案，以及声智科技的单麦、2麦阵列、4（+1）麦阵列、6（+1）麦阵列和8（+1）麦阵列方案，其他家也有麦克风阵列的硬件方案，但是缺乏前端算法和云端识别的优化。由于各家算法原理的不同，有些阵列方案可以由用户自主选用中间的麦克风，这样更利于用户进行ID设计。其中，2个以上的麦克风阵列，又分为线形和环形两种主流结构，而2麦的阵列则又有Broadside和Endfire两种结构。
如此众多的组合，那么厂商该如何选择这些方案呢？首先还是要看产品定位和用户场景。若定位于追求性价比的产品，其实就不用考虑麦克风阵列方案，就直接采用单麦方案，利用算法进行优化，也可实现噪声抑制和回声抵消，能够保证近场环境下的语音识别率，而且成本绝对要低很多。至于单麦语音识别的效果，可以体验下采用单麦识别算法的360儿童机器人。
但是若想更好地去除部分噪声，可以选用2麦方案，但是这种方案比较折衷，主要优点就是ID设计简单，在通话模式（也就是给人听）情况下可以去除某个范围内的噪音。但是语音识别（也就是给机器听）的效果和单麦的效果却没有实质区别，成本相对也比较高，若再考虑语音交互终端必要的回声抵消功能，成本还要上升不少。2麦方案最大的弊端还是声源定位的能力太差，因此大多是用在手机和耳机等设备上实现通话降噪的效果。这种降噪效果可以采用一个指向性麦克风（比如会议话筒）来模拟，这实际上就是2麦的Endfire结构，也就是1个麦克风通过原理设计模拟了2个麦克风的功能。指向性麦克风的不方便之处就是ID设计需要前后两个开孔，这很麻烦，例如叮咚1代音箱采用的就是这种指向性麦克风方案，因此采用了周边一圈的悬空设计。
若希望产品能适应更多用户场景，则可以类似亚马逊Echo一样直接选用4麦以上的麦克风阵列。这里简单给个参考，机器人一般4个麦克风就够了，音箱建议还是选用6个以上麦克风，至于汽车领域，最好是选用其他结构形式的麦克风阵列，比如分布式阵列。
多个麦克风阵列之间的成本差异现在正在变小，估计明年的成本就会相差不大。这是趋势，新兴的市场刚开始成本必然偏高，但随着技术进步和规模扩张，成本会快速走低，因此新兴产品在研发阶段倒是不需要太过纠结成本问题，用户体验才是核心的关键。（作者：陈孝良）
看法观点：
根据麦克风数量不同，麦克风阵列具有不同的特点。行业采用的以双麦克居多，比如几乎所有中高端手机都采用双麦克降噪技术来提升通话效果。四麦克、六麦克、八麦克线性阵列和环形阵列在行业内也有应用，但还远远达不到双麦克应用的数量级。
首先，双麦克和多麦克阵列的一个重要区别，是成本的不同。显然，双麦克的成本相对多麦克低得多，除了可以直观观察到的麦克风数量不同之外，为了支持多麦克通道而必须具备的硬件电路、为了处理更多的信号数据而额外需要的计算能力，都使得成本体现较大的差异。所以我们看到两者的售价体现的极为明显，Google Home为129美元，AmazonEcho售价为179.99美元，差价约50美元。值得注意的是，这两家的硬件产品的战略没有多大区别，都是硬件基本不赚钱。
其次，双麦克和多麦克的技术路线区别较大。双麦克和多麦克采用的技术路线虽然有类似之处，但算法体系存在较大区别。显然，麦克风越多越容易实现更好的降噪和语音增强效果，所以为了达到同样或者类似的效果，双麦克阵列技术相对多麦克阵列的技术挑战性更高。但因为成本问题，采用双麦克阵列的技术挑战虽然大，但从应用普及的角度上却是大势所趋。
另外，从效果上看，如果技术优化足够好，在3~5米的家庭环境中，双麦克阵列虽然可以和多麦克阵列做到几乎一样的降噪和语音增强效果。但双麦克有个缺点，就是声源定位只能定位180°内的范围，而环形麦克风阵列（不管是4Mic、6Mic还是8Mic）都可以做到360°全角度范围内的定位。所以Google Home只能有四个LED灯来显示状态，而Amazon Echo可以用LED灯显示说话人的方向。当然，这个差别仅对具有声源定位需求的产品存在影响，而且对一些本来就需要靠墙摆放的设备如空调、电视机等是没有任何问题的。而对于类似机器人等摆放在室内中央的产品，如果希望它能定位说话人位置，那就只能采用多麦克方案了。
最后，从产品的角度，双麦克方案简单更易落地。多麦克阵列最大的问题是，无论线性阵列还是环形阵列，其对产品的外观、结构设计都有极为严苛的要求，因为麦克风是要求必须在空间上均匀分布的。而双麦克显然就不必考虑这些因素。
基于双麦克阵列的产品生态构建更具优势
麦克风阵列作为实现智能语音的必备硬件，可以说是人工智能感知的硬件基础。因此，麦克风阵列的布局，将深深影响人工智能产品的生态布局。
首先，众所周知的是，谷歌是以生态见长的公司。比如，Android构建了整个移动互联网的生态基础。在谷歌从移动互联网向AI转型的时候，提出了“AI First”的口号，并推出了开源深度学习系统TensorFlow，这个系统被认为是人工智能领域的Android。
那么，谷歌为什么在如此重视AI战略的时候，推出这款Google Home的智能家居产品，并且采用双麦克的方案呢？相信对于谷歌这样的公司，成本和技术绝不会是阻碍他们采用更好技术的原因。
据业内人士分析，最关键的就是上面提到的广泛的适用性和落地的便捷性，可能让谷歌最后选择了双麦克方案。谷歌布局整个智能硬件产业链，而非只打造一款爆款产品。现在做Google Home智能音响，以后也可能做电视、汽车等等，所以在软硬件选择上都会考虑更通用、更长远的方案。多麦克阵列对外观和结构的严苛要求，使得该方案的应用场景极为有限，不具备广泛的适用性，以Google的远大抱负，显然会选择适应性更强的双麦克方案。
目前，谷歌明确表示会部分开放对接的子系统，包括灯控、温控器、开关三大类，媒体分析，谷歌随后还会提供针对家庭第三方设备的免费软件开发包，以方便鼓励第三方开发商增加新的服务功能，提升Google Home的兼容性。以对抗出货量400万台的Echo营造的生态体系，因为Echo对接的名单已经是很长一大串，其中就包括了Nest。
双麦克阵列在智能家居领域落地最为广泛
虽然多麦克阵列方案在业内炒的如火如荼，但在落地过程中，双麦克方案却成为家电产业中出货量最大的方案。据了解，目前国内主流家电厂商应用语音交互技术的产品中，包括乐视电视、海信电视、格力空调、美的空调、华帝烟机等，出货量最大的产品搭载的都是双麦克方案。
另外，国内的主流人工智能企业也都在双麦克方案上重点布局。据悉，仅云知声一家企业，目前搭载双麦克的芯片模组每月的出货量就超过几万片，而科大讯飞目前也在紧锣密鼓研发双麦克方案，争夺智能家居市场。
据家电行业资深技术人士介绍，从2012年开始行业内就开始寻求语音交互技术应用在家电产品中，并明确要求：第一、用户直接通过语音方式控制产品，且不受产品自身噪声影响；第二、一定距离的远场语音交互得以实现；第三、方案成熟，成本控制。远场语音交互是关键中的关键。当时市场上普遍解决方案都是八个麦克风收音，虽然语音识别准度得以提高；但实施成本、结构难度、生产安装等问题却接踵而来。但像空调、电视这类家电产品，它永远都是贴墙放，八个麦克风在实际应用上是多余的。双麦克技术在任何产品上均可自然适配。
该人士称，双麦克风阵列的结构简单，成本低、容易实施、功耗低等特点让它更容易在家电产品中实现落地。相信在未来一段时间内，双麦克都将成为智能家居产品中的主流配置。
不同应用场景下自由配置
虽然双麦克有性价比和结构简单的种种优势，但并不能完全覆盖所有场景下的产品需求。
比如，在机器人领域里，对声源定位的要求比较高，所以一般都会使用环形多麦克方案。这两年国内比较火的Rokid机器人就采用了8麦克的阵列。
未来人工智能领域还需要更多适配的硬件，以满足不同智能产品的需求。因此，国内像科大讯飞、云知声等行业领军企业都相继推出了6+1麦克、4麦克阵列方案，满足智能音响、机器人领域的产品需求。
从长远来看，麦克风阵列解决的只是感知这一块，更快的落地(双麦克更有优势) 、更多种的形态(双麦克和多麦克阵列可配置)，是建设人工智能生态的第一步。
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共达声电8日举行网上路演 发行价确定为11元
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&&&&中国经济网北京2月8日讯北京利德曼生化股份有限公司(002655)今日上午举行网上路演。首次公开发行不超过3000万股，其中网下发行占本次发行总股数的20%，即600万股，网上发行数量为2400万股。发行价格确定为人民币11元/股。若本次发行成功，发行人实际募集资金数量将为33000万元。
主要财务指标
&&&&风险提示：&&&&一、经营业绩受宏观经济波动影响的风险&&&&公司电声元器件产品的下游系消费类电子产品，2008年下半年以来，始于美国的次贷危机迅速演变为全球性的金融危机，消费电子相关产业表现低迷，公司产品的主要应用领域手机、数码产品等出货量下滑，主要客户高度重视库存清理。公司的主要客户为国际知名企业，这些企业的经营业绩一定程度上受到了本次全球金融危机的不利影响，并将不利影响传导给本公司，导致2009年度公司营业收入、营业利润、产品毛利率出现下滑。2010年随着全球经济逐步从金融危机中复苏，行业景气度逐步回升，公司的客户订单大幅上升；公司积极开发新老客户的需求，加大新产品开发力度，2010年经营业绩同上年相比大幅上升；月公司经营业绩持续增长。2008年以来公司主要经营指标的波动情况如下表：
虽然随着经营规模的扩大和产品结构的丰富，公司抗风险能力逐渐增强，但影响消费类电子相关产业发展的不稳定性因素依旧存在，公司产品订单量、销售价格及毛利率水平均存在波动风险。&&&&二、所得税优惠政策变化导致的风险&&&&新修订的《中华人民共和国企业所得税法》自日起开始施行，其中规定："居民企业所得税的税率为25%，但对国家需要重点扶持的高新技术企业，减按15%的税率征收企业所得税。"根据山东省科学技术厅、山东省财政厅、山东省国家税务局、山东省地方税务局日联合下发的鲁科高字〔2009〕12号《关于认定"山东中德设备有限公司"等505家企业为2008年第一批高新技术企业的通知》，公司被认定为高新技术企业，发证日期为日，证书编号为GR，认定有效期为3年。根据山东省潍坊市坊子区国税局的相关意见，本公司自2009年1月开始享受高新技术企业减按15%的优惠税率。&&&&高新技术企业的认定有效期为3年，2011年底前公司需要重新申请被认定为高新技术企业。根据《国家税务总局关于高新技术企业资格复审期间企业所得税预缴问题的公告》(国家税务总局公告2011年第4号)，"高新技术企业应在资格期满前三个月内提出复审申请，在通过复审之前，在其高新技术企业资格有效期内，其当年企业所得税暂按15%的税率预缴。"公司已于2011年7月正式提交高新技术企业认定申请材料(复审)，申请重新被认定为高新技术企业。虽然公司重新被认定为高新技术企业的可能性很高，但如果公司2011年底前不能继续被认定为高新技术企业，或者国家有关税收政策发生变化，公司经营业绩将会受到影响。&&&&三、汇率风险&&&&公司产品部分出口销售，并且需要进口采购一部分原材料和部分研发、生产及检测设备。报告期内，公司出口销售及进口原材料采购情况如下表：
2005年7月以来国家调整了人民币汇率形成机制，实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，人民币汇率开始步入缓慢升值轨道。汇率波动将给本公司带来如下影响：按照目前的销售收款模式，本公司的货款回笼期一般为90天左右，出口销售主要采用港币和美元结算，汇率波动可能导致本公司出现汇兑损益。2008年至2010年，公司出口占比呈上升趋势，汇兑损益金额随之增大。如果人民币持续保持升值趋势，将影响公司出口产品在国际市场的竞争力，进而在一定程度上影响公司的经营业绩&&&&四、硅微麦克风部分替代微型驻极体麦克风给公司经营带来的风险&&&&目前，微型驻极体麦克风是微型麦克风的主流产品，市场容量巨大且处于持续增长趋势中，2010年全球产量为27.18亿只，未来五年年均增长率预计约为7%。1硅微麦克风是新兴的微型麦克风，2010年全球产量为6.95亿只，预计未来五年将保持20%以上的年均增长率，2正逐渐发展成为和微型驻极体麦克风并存的微型麦克风产品。&&&&相对于微型驻极体麦克风，硅微麦克风具有可表面贴装、耐高温、稳定性好、微型化等优点，但成本较高、工艺成熟度存在不足；在信噪比、指向性上由于固有结构限制存在一定缺陷。麦克风的指向性、信噪比特别是对于远距离获取高质量的声信号具有重要意义，通过微型驻极体麦克风阵列来实现声信号的远距离传输日益成为发展趋势。因此，硅微麦克风的应用领域远不如微型驻极体麦克风广泛，二者的细分市场存在差异，并各有侧重：硅微麦克风目前的应用领域以高端智能手机为主；微型驻极体麦克风则广泛应用于手机、笔记本电脑、数码相机、便携式媒体播放器、蓝牙耳机、汽车电子等消费类电子领域。虽然硅微麦克风的应用领域逐渐拓展，但短期内不会对微型驻极体麦克风在消费类电子领域的应用产生较大冲击。另外，微型驻极体麦克风和硅微麦克风的部分工艺流程相似，在生产设备上具有一定的通用性。即使微型驻极体麦克风被硅微麦克风大量替代，公司本次募集资金拟投资的微型驻极体麦克风生产设备有较大部分可用于硅微麦克风的生产。&&&&报告期内，公司的主导产品为微型驻极体麦克风，微型驻极体麦克风实现的收入一直占到公司营业收入的85%以上。未来微型驻极体麦克风和硅微麦克风的市场容量均将保持持续增长的趋势。&&&&但是，如果短期内硅微麦克风对微型驻极体麦克风产生很大的替代作用，而公司的硅微麦克风产品不能及时扩大产能、产量，公司的生产经营将会受到一定的不利影响。&&&&公司简介：&&&&公司是专业的电声元器件及电声组件制造商和服务商、电声技术解决方案提供商。公司的主营业务为微型电声元器件及电声组件的研发、生产和销售，主要产品包括微型麦克风、微型扬声器/受话器及其阵列模组，广泛应用于移动通讯设备及其周边产品、笔记本电脑、平板电视、个人数码产品、汽车电子等消费类电子产品领域。&&&&公司主要服务于国际、国内消费类电子著名企业，产品定位于中高端。近年来，公司凭借雄厚的技术实力、先进的生产工艺、卓越的产品品质和持续的创新能力，致力于微电声行业的垂直整合和国际大客户开发战略，赢得了包括MWM公司(其主要客户为苹果、微软、思科等北美著名企业)和索尼、索尼爱立信、三星、西门子、佳能、大北欧(GN)、罗技(Logitech)、正崴(Foxlink)、华硕、中兴通讯、华为、天宇、海尔、海信、联想、华冠和富士康等国内外著名消费类电子企业在内的大量优质客户资源。在多年的发展过程中，公司逐渐实现了从单纯生产制造产品到提供集研发设计、生产制造、技术解决方案于一体的电声整体解决方案的转变。
&&&&未来几年，公司将凭借不断增强的研发能力和技术创新能力，以及与国内外著名客户的紧密合作关系，进一步融合声音信号处理技术、语音识别技术、MEMS技术、主动降噪阵列技术、微型扬声器复合膜技术、IC芯片设计技术，致力于成为世界一流的电声整体解决方案提供商。点击进入路演实录&
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本文来源：中国经济网
责任编辑：王晓易_NE0011
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