在遠程視頻會議及遠程培訓應用中，目前有兩種常見的音頻會議麥克風拾音方法。
一種是配置一支或多支獨立麥克風。采用這種方法構建的係統可能非常簡單，如在房間內的講話者身上佩戴領夾式麥克風；也可能非常複雜，如在桌子上配置一係列分布式麥克風或在天花板上安裝懸吊式麥克風。
這種方法能夠在由麥克風定義的區域內實現區域覆蓋。當講話者靠近麥克風時拾取性能非常的好，當講話者遠離麥克風或改變講話方向時，拾音性能會明顯降低，尤其當發言者在移動時，則其聲音更加難以拾取，發言者隻能被限製在麥克風覆蓋範圍內。因此，這種麥克風拾音方法滿足不了需要發言者隨意變換位置的動態型會議場景。
另一種是采用Beamforming陣列。這些由實體麥克風組成的Beamforming陣列基於預期房間用途被預先配置了覆蓋區域。這種陣列旨在增大目標區域內的聲音，使其增益高於獨立麥克風係統的標準增益，並衰減目標區域外的聲音，從而顯著降低混響和不需要的噪聲，這種拾音係統被稱為Beamformer，因為每個區域都是從麥克風陣列的位置開始並向外延伸，通常會延伸到房間牆邊。
這兩種常見方法都是在預配置的覆蓋區域內拾取最響亮的聲源，並嚐試優化音頻性能。但在每種方法中，整個房間的聲學覆蓋可能不夠充分，因為聲學空間分辨率和密度較低，對整個房間進行連續聲學測量通常是不可行的，這樣係統也就無法實現根據空間內聲學環境的變化進行係統調整。此外，這兩種方法都基於房間的預期用途，如果房間的實際用途偏離了預期用途，係統則必須進行重新配置。廣泛覆蓋的拾音方法很難獲得有關房間內所有聲源的聲學特性和精確點位的詳細信息。
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