遥想当年，从霹雳五号到星球大战，都有智能语音助理的身影（年龄暴露 T-T）。而如今，智能语音设备早已从科幻小说电影，走进现实。2014 年 11 月亚马逊的 Echo 音箱首开先河，随后各大厂商争先恐后的发布自己的智能音箱。
音频和声学这个曾经比较小众的领域，一夜之间从门可罗雀，变得门庭若市。音频和声学领域的应用，也成了技术圈里的热门话题。
智能音箱绘声绘色的给孩子们讲故事，给老人们念新闻读菜谱；
先进的新型人工耳蜗/助听器，帮听障患者“听见光明”；
家庭影院，给你足不出户，即可身临其境的震撼影音体验。
MATLAB 其实在音频和声学领域已深耕多年，您身边的众多音频设备，背后都有 MATLAB 的身影。
从顶级音响厂商 Bower & Wilkins 旗舰低音炮，飞利浦的 Ambisound Soundbar 家庭影院系统，到听力设备翘楚瑞士 Sonova 的助听器，以及国内和国外一些市占率很高的智能音箱，都受益于 MATLAB。
MATLAB 到底能为音频设备的研发，带来哪些助益？听我为您娓娓道来。
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音频算法快速原型
音频工程师可能都有体会，音频算法流程的独有特点，就是在做实际的硬件原型之前，需要首先把设计好的音频算法，进行基于听觉的测试。一般还会分为早期的算法试音，后期的硬件原型试音。
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1. 早期原型——试音（Listen Based Audition ）
音频开发通常有一个独特的试音阶段，这个试音的过程（Listen Based Audition ），决定了这个算法是否值得进行产品化。
1）实时；必须是对实时的音频流进行处理，并实时的听到算法的效果；
2）参数可调：在音频算法的实时测试中，算法的很多参数，都需要是可以灵活调节的；
3）可视化：音频算法调节过程中，还需要实时对调整的效果，可视化。
第一种，是将 MATLAB 算法挂到第三方的 API 上，比较流行的就是 PortAudio。
但这样的方式，仍然会涉及一些底层 C 代码的编写，而且还需要手工维护 PortAudio，比如初始化、打开、关闭音频流的一系列底层操作和维护。
另外，有没有小伙伴遇到过系统依赖性和兼容性的问题？嗯，那你不是一个人。（握爪 T-T）
第二种，是手工把 MATLAB 音频算法转成底层的 C/C++ 代码，然后再转成 exe、dll 形式，去使用。
手写 C 代码会很耗时，连一个数据包的访问，都得依靠 for 循环，而且很多时候音频算法，测试完这个 C 代码也就没用了。
小伙伴们，其实你们手里的 MATLAB 音频算法，就可以直接支持原型听音测试。
MATLAB 的 Audio Toolbox 可以提供了一个神奇的 APP——Audio TestBench。可以直接加载你的 MATLAB 音频算法，还可直接访问你的底层音频硬件作为音频的输入/输出，比如音频信号源、信号发生器、音频采集卡、MIDI Key、音频功放等等，你要的它都支持。
2. 另一种方式，就是利用 MATLAB 的 C 代码生成功能，直接把 MATLAB 音频算法自动转化成C代码，打包成各种插件（Plugin）。
这样很多音频工程师，就可以仍然在他们心爱的音频工作站上，方便的直接以插件形式，加载音频算法，实时完成算法的早期试音了。
加载自动生成的音频算法插件，可以实时调整算法参数，实时显示调解效果，还可以回传给MATLAB做时域和频域的分析和显示。元芳，你怎么看？
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2. 后期硬件原型
刚才我们介绍的是，音频算法早期的试音阶段，MATLAB 能够支持的两种快速原型，而到了项目开发的后期，我们还需要将算法变成嵌入式代码，实时运行在嵌入式硬件上，这时就是非常接近最后实际产品的硬件原型了。
此时考察的除了有我们的音频算法，还有在特定嵌入式处理器、操作系统以及麦克风阵列的的平台中，联合在一起运行的实际效果了。
你是不是以为，要心事重重的开始手写底层 C/C++ 代码了？且慢。
项目后期的硬件原型固然重要，但是到了这个阶段，其实产品的很多细节还有待完善，甚至还有可能出现算法的反复调整和迭代，如果每次都需要手工完成全套算法的底层C代码的编写和调试，那项目周期一定会变得漫长，调试过程一定会变得痛苦（别问我怎么知道的T_T）。
其实近些年很多领先的声学厂商，都在采用另一种新方式，来快速得到实际的硬件原型了。比如飞利浦快速开发高保真家庭影院环绕立体声系统（点击https://ww2.mathworks.cn/company/user_stories/philips-consumer-lifestyle-philips-develops-one-piece-surround-sound-system.html?s_eid=PSM_wechat，查看用户案例），比如顶级音响厂商 Bower & Wilkins 的旗舰级重低音扬声器 DB1D、DB2D、DB3D。
这是借助 MATLAB 的嵌入式 C 代码生成功能，直接将您的算法生成嵌入式的 C 代码，实时运行在嵌入式硬件上。
直接所见即所得的，得到您算法的硬件原型，在实际硬件运行对实际效果进行测试和评估。
而只有在快速反复尝试各种算法和配置，得到最优方案后，才会在嵌入式硬件上进行底层代码实现。
飞利浦的开发团队，一天内即完成快速原型试音演示，可以在几天内完成新算法的验证而非几周。
iLab DSP 工程师 Jan Tielen 表示：“没有 Simulink，我们可能需要两到三周的时间来编写新算法并对其进行测试，以测试其是否具有所需的声学效果。” “使用 Simulink，我们可以非常快速地测试评估创新想法，有时甚至只需要几个小时。”。嗯~Nice！
主动降噪的应用既有普通消费品耳机耳麦，也有很多车辆把静谧性作为卖点，比如 JVC 公司意大利团队，就是基于 MATLAB 进行从原始音频算法开发、到前期算法仿真，一直到后期的硬件原型实车测试、验证的。
实车测试，不必再急三火四、挥汗如雨；工程师们可以气定神闲的调好算法，自动生成底层代码，实时进行算法优化迭代效果测评。生活可以更美好！
这样您就可以测试和评估，您的创新算法在实际硬件环境中的真实效果。
您也可以借助 MATLAB Support Package For Android 或 Simulink Support Package For Android，将算法部署在您的 Android 设备上进行运行，算法执行中可以直接访问设备上的摄像头、麦克风以及加速计等等传感器。
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对于音频研发过程中至关重要的前期算法试音和后期硬件原型试音，您都可以将手中的 MATLAB 算法，自如的进行实时试音，对您创新性的奇思妙想，所见即所得的进行原型测试评估。
开发工作不再是眼里带着红血丝，披星戴月做冗长繁琐的底层代码编写和调试，而是将主要精力用在那创造性的奇思妙想、灵光一闪的算法设计中。996 未必是福报，用你喜欢的方式做你喜欢的事，才是福报！
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