翼鸥教育ClassIn Mic DT1：攻克远程语音交流难题，带动未来学习空间新变革

在教育科技领域，远程语音交流的清晰度和自然度一直是技术攻关的重点。特别是在线上线下融合（OMO）教学模式日益普及的当下，如何确保远程在线的语音交流如同面对面讲话般清晰自然，成为了亟待解决的技术难题。翼鸥教育旗下的ClassIn品牌，经过长时间的研发与探索，终于成功推出了ClassIn Mic DT1天花阵列麦克风，为这一难题提供了创新的解决方案。

ClassIn Mic DT1的研发背景，源于对远程在线教育及视频会议中语音交流体验的深度洞察。在嘈杂的现场环境中，如何实现清晰、无噪音、无回声的语音交流，同时保证长时间听课或开会时不感到疲劳，是技术团队面临的首要挑战。此外，不同教室/会议室空间的建筑声学环境差异巨大，混响问题尤为突出，进一步增加了技术实现的难度。

针对这些技术难点，ClassIn团队进行了广泛的市场调研和技术测试。他们发现，传统的近讲话筒和远场拾音麦克风方案均存在局限性，无法满足大教室或会议室场景的需求。因此，ClassIn决定自主研发，攻克这一世界级难题。

在ClassIn Mic DT1的产品设计中，团队进行了多项创新。首先，他们秉承了ClassIn产品一贯的设计理念，追求极致简约与平衡。ClassIn Mic DT1天花阵列麦克风采用嵌入式安装，与天花板融为一体，不仅收音技术上实现无感，外观设计以及安装形式上也尽可能追求无感，从而不破坏学生的任何一点专注力。此外，该产品还荣获了设计领域的奥斯卡级国际大奖（G-Mark奖和IF奖），彰显了其在设计方面的卓越成就。

在麦克风咪头的选择上，ClassIn团队经过反复对比仿真测试，最终选用了32颗高灵敏度驻极体电容麦咪头。尽管电容麦的一致性差且成本高，但其灵敏度优势显著。为了确保性能一致性，工厂产线在生成组装之前，还会对每一颗电容麦进行来料检验和验证测试。

算法是ClassIn Mic DT1的核心竞争力。团队有幸请到全球顶级的音频AI算法工程师，通过反复仿真和持续迭代优化，训练了几千种噪音数据，实现了混响抑制和智能4A算法。这一算法的有效应用，使得ClassIn Mic DT1在远场拾音和本地扩音方面均表现出色。

除了远场拾音外，ClassIn Mic DT1还支持本地扩音，解决了老师长时间讲课导致的咽炎问题。通过分区分级逐级增益放大的设计，实现了本地均衡自然的扩音效果，让教室的每一个角落都能听得清楚、自然、舒适。

此外，ClassIn Mic DT1还实现了两个虚拟麦克风阵列的创新功能。一个虚拟麦克风优先指向讲台主讲区域，自动跟踪讲台区域老师的声音，并完成波束追踪、啸叫抑制以及AI降噪；另一个虚拟麦克风阵列则全场自动波束追踪，实现无死角收音，并通过AI消噪、消混响、消回声，完成声音高保真采集和还原。

在视频方面，ClassIn Mic DT1与自动导播相机S1和T1相配合，可以支持多种教学场景。前后两只超清摄像头在教学实施中可以随时对教师和学员进行动态追踪，为OMO课程提供了如同专业导播般的视觉体验。

大屏、麦克风、摄像头共同组成了ClassIn AI教室的主体部分，为具身智能的应用提供了坚实的硬件基础。在ClassIn AI教室中，教师可以利用语音识别、自动翻阅课件、教学工具调用等功能提高教学效率；学生则可以通过人脸识别、自动统计答题情况、AI口语测评等功能提升学习效果。

ClassIn Mic DT1天花阵列麦克风的成功发布，标志着翼鸥教育在远程语音交流技术方面取得了重大突破。未来，翼鸥教育将继续致力于未来学习空间的打造，以“空间”提高教学效率，打破教学的时空限制，提供个性化的教学体验，最终服务于学习者的终身成长。