8月16日—18日,2022(夏季)亚洲智能穿戴展在深圳举办,汇集数千家蓝牙音频、智能穿戴、助辅听行业优质芯片原厂、技术企业、供应链企业、研发方案商,2022最新TWS耳机、智能穿戴、助听辅听产品首次亮相,更有50多位专家进行技术行业主题演讲,共话行业发展新趋势。

展会现场

杭州芯声智能科技有限公司(以下简称“芯声智能”)携自主研发的智能头盔声学解决方案亮相本次展览,能够解决骑手在骑行时接听电话的安全问题。另外还有在低功耗、高性价比方面实现全球领先的语音识别芯片XS200X,吸引了不少行业人士驻足问询。

芯声智能展位前

芯声智能董事长姜黎以“智能骑行头盔声学解决方案”为主题进行了演讲,对智能头盔的痛点和芯声智能所提供的解决方案做了详细解读。

智能骑行头盔第一个痛点是风噪。芯声团队根据实际测量,叠加骑行速度和风力,将风速划分为低档位(11 m/s)和中档位(16 m/s)。普通耳机主麦在6 m/s以上风速下基本不能用;耳机FB麦(三麦结构)低档位风速下不能提供稳定降噪;VPU(骨传导结构)麦中档位风速失败,且只有低频信息,声音发闷,另外容易受到音乐播放干扰。

芯声智能董事长姜黎

除了风噪问题之外,智能骑行头盔的另一个痛点是头盔音量比耳机大,尤其是在麦克风和喇叭距离较近的情况下,一旦骑行起来声音很小,需要把音量调得更大;另外受制于形态,头盔喇叭比较薄,非线性也比较大。

针对以上痛点问题,芯声智能形成了独特的“智能骑行头盔声学解决方案”,具有通话降噪及回声消除、唤醒词和多命令词识别、云端识别前端降噪功能,能够支持头顶单麦、头顶双麦、侧面单麦、侧面模块不同的产品形态,以及冬盔和夏盔等不同头盔种类。

智能骑行头盔

在算法结构方面,针对AEC+BF和BF+AEC的结构问题,芯声智能进行了优化,提出了有效结合AEC和BF的CAB@XS算法结构,保证了BF、AEC各自的最好性能。通常,骑行头盔在高速骑行中听清楚语音需要喇叭有较大的功率,对于AEC算法的要求很高,芯声智能特有的AEC算法能很好地解决收敛问题并一定程度优化非线性问题,针对大音量喇叭效果良好,并且具有环境噪声等级检测功能,可以根据环境噪声等级动态调整骑手人声音量及头盔喇叭音量。

姜黎还重点介绍了双麦风噪抑制算法:“针对头顶双麦的情况,我们专门开发了一种抑制风噪的双麦算法。过去风噪干扰的情况下,很多声音丢失,声音还原性差,我们的算法能够有效去除风噪产生的爆音和啸叫。根据我们的实测案例,从0km/h到60km/h, 语谱图保留基本完整,语音损伤不大。除了双麦,我们还有非常强的神经网络降风噪算法,能够避免掉字,在麦克风吹爆的情况下,也能还原语音。”

成立于2018年的芯声智能,秉承“AI+声音,让生活更美好”的理念,瞄准“AI+声音+芯片”的技术方向上持续发力,在可穿戴(耳机,手机,手表),车载(智能语音,降噪),IoT(智能家居)上做产品落地。目前已经拥有众多的量产和在研产品,特别是在耳机、手机、对讲机、平板电脑、车载等领域有完整的智能语音和降噪的解决方案。

芯声智能XS200X系列芯片实现了完全自主国产,兼顾超低功耗唤醒和远场识别高强度计算两方面需求。一方面,低功耗芯片技术和人工智能算法支持Always-on唤醒模式,唤醒功耗小于1mA;另一方面,内部有可编程低功耗的神经网络计算引擎和支持SIMD功能的CPU,以及丰富的内存资源,最高频率180MHz,最高同时支持4个模拟MIC输入或4个数字MIC输入,支持TDM输入及输出。另外,XS200X芯片还可支持AGC、AEC、波速成型、去混响、复杂降噪算法、多命令词识别、声纹识别、自定义识别等多种算法。

XS200X系列芯片可应用于可穿戴产品(耳机,手表,智能眼镜,无线直播机,智能头盔),车载产品(车载语音,电动车面板),对讲类产品(门禁对讲,对讲机,会议宝,摄像头)等。

现阶段,芯声智能提供的“智能骑行头盔声学解决方案”已与头部外卖公司、多家品牌电动车企业、多家摩托车头盔企业形成合作,XS200X芯片也已完成多家芯片/软件平台商的联合调优和参考设计,并在智能手机、智能耳机、智能头盔、车载音频、低延时直播、电话会议等市场落地。

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