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開放式音頻系統引入AI大模型,藍牙音頻SOC邁向高端化

Monika觀察 ? 來源:電子發燒友 ? 作者:莫婷婷 ? 2024-07-16 09:09 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/莫婷婷)隨著技術的迭代以及市場需求的興起,智能眼鏡作為一種新型智能穿戴設備,可以通過獨立的操作系統,安裝各種應用程序,并通過語音、手勢,或者與智能手表、智能手機的聯動,實現多種功能,如今正逐漸成為市場的焦點。

不過智能眼鏡設備不能忽視的挑戰是其開放式音頻系統,音頻作為智能眼鏡最基礎的功能,在完成多種交互體驗之外,如何實現更好的音頻體驗,也是需要不斷突破的技術難題。


AI技術加持,推進藍牙音頻SOC的高端化

OWS耳機、智能音頻眼鏡等產品,對開放式的音頻系統提出了更高的要求。面對開放式的音頻系統,主控芯片的技術瓶頸、難點是在哪里?

物奇微藍牙產品線銷售負責人陳武清在接受電子發燒友網采訪時表示,開放式的音頻系統有著三大挑戰,一是低頻泄露問題,二是大回聲結構下的通話效果和運動風噪場景下的通話質量問題,三是輕巧舒適結構狀態小尺寸的設計對電池的要求的低功耗。

為了符合人體工學的設計,大多數OWS耳機都采用U型聲學腔體結構,內部搭載了發聲單元,例如SoundPEATS 的GoFree2,以及beyerdynamic拜雅的VERIO 200都搭載了超大16.2mm動圈單元。較大的動圈單元在低頻響應和聲壓級上有更好的表現,但依舊解決不了低頻泄露、通話效果、降風噪等方面的挑戰。

陳武清提到,開放式耳機的通話大回聲結構存在mic-spk間距短,聲隔離弱、信回比低的問題,相對入耳式,有效回波損耗 (ERL) 小近20dB、通話回聲雙講效果差。

同樣有著開放式音頻系統的智能眼鏡,在音頻系統存在的挑戰不比OWS耳機小。一般而言,OWS耳機會通過不同的人體工學結構設計,讓前出聲孔靠近耳道,改善開放式音頻系統的音量、低音體驗等問題,這些不同的人體工學設計雖然治標不治本,但都能夠在一定程度上提升音頻體驗。而智能眼鏡的音頻系統在鏡腿的位置,難以通過上述方式進行改善。

隨著技術的發展,AI已經成為提升開放式音頻系統音頻體驗的關鍵技術之一。據了解,物奇的多模態AI能力已經落地多個領域,其中邊緣計算AI處理技術已經引入藍牙音頻SOC中。

為了提升開放式音頻系統的通話質量,物奇基于先進的循環神經網絡和卷積神經網絡,經過40G的大量數據訓練大模型,加上LMS+KLM雙濾波結構,線性回聲抑制能力達30dB,非線性殘余回聲引入AI處理。在降風噪等方面,通過多麥技術、神經網絡算法的加持,通過大量風噪數據訓練AI模型,達到了風噪殘留少、語音穩定,損傷小,可辨度高的效果。

相較以往只是在算法上做處理,加入邊緣計算AI處理技術能夠實現更清晰的通話質量,在很大程度上提升了開放式音頻系統的音頻體驗。

在功耗方面,智能眼鏡的藍牙芯片、傳感器、麥克風等元器件基本放在鏡腿的位置,受限于空間的限制,一般只能采用容量較小的電池,因此續航性能較差,此時需要藍牙芯片也要有強大的低功耗性能。

物奇的藍牙芯片在提升續航方面帶來創新和突破。率先采用RISC-V + DSP的設計架構,以及多模塊化處理的軟件SDK。以OWS的應用為例,物奇可以在芯片級功耗只有3.xmA的情況下,增加了針對OWS形態必須增加的低頻補償/虛擬低音/動態EQ和多MIC AI的ENC等算法,讓功耗維持在4.xmA的低功耗水平,“在45mAh的電池容量下,聽音樂可以使用10小時”。

在芯片廠商的技術迭代下,AI技術在音頻處理上的應用取得了新的進展,AI技術引入藍牙音頻SOC,成為藍牙音頻SOC走向高端的象征之一,由此也將推動音頻市場的創新和進步。


音頻眼鏡將在音頻設備市場上逐漸起量

今年一季度,全球個人智能音頻設備市場迎來6%的同比增長,出貨量超過9000萬臺。在TWS耳機、無線頸掛式、無線頭戴式三大類產品中,TWS耳機品類已經出現增長乏力,筆者認為,接下來OWS耳機、智能音頻眼鏡將成為智能音頻設備市場中增長明顯的細分品類。

如果從智能眼鏡這個大品類來看,智能音頻眼鏡這一品類也會首先在市場上起量。陳武清認為在AI/智能音頻/AR智能眼鏡三大品類中,智能音頻眼鏡會率先起量,其次是AI眼鏡,最終朝著包含音頻/視頻/內容為一體的AR智能眼鏡方向演進。

“智能音頻眼鏡會先開始起量,在當前技術背景下優先解決輕巧和輕度語音處理的問題,其次通過技術的演進延伸到可以具備AI語音處理能力的AI眼鏡,再繼續演進到包含音視頻及內容為一體的AR智能眼鏡,需要解決痛點非常多。”

陳武清表示,對于芯片而言,主芯片平臺需要高集成度以及豐富的外設接口和AI處理能力,在各種各樣的語音/視頻處理算法的加持下,維持高算力下的低功耗要求。

從長期的演進來看,信息/數據經過終端的基礎處理后,會到云端做進一步的處理,因此設備在終端的處理會越來越多,同時在云端處理的需求也會增長。隨著智能眼鏡需要處理的場景越來越多,云端也需要有更強的能力去應對這些處理任務。但在這之前,終端設備的主芯片平臺需要更加強大應對更復雜的終端處理任務,芯片廠商也需要持續迭代產品推出更具競爭力的芯片。

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