虽然市场上有传感器可用,但受限于权利保护覆盖面强大严谨的苹果专利及担负改变上行声音数据声结构所造成风险的技术难度,眼下市场上还没有可流通的专用降噪算法,DSPC,Sensory,高通这些知名算法大拿都还没有明显动静,但一些国内 MEMS麦克风的厂家及一些国内算法公司已隐隐传出动静 。
下面将对骨传导上行降噪算法的难度提出一些看法,因技术能力与知识范围有限,谬误之处还请包涵指教 。这里简单的谈下骨传导与麦克风融合的上行降噪技术 。
在进入主题前首先为大家介绍一篇来自肖新华先生在 2009 年提出的研究生毕业论文,让大家对后面提及的”TWS耳机语音算法技术难度”有个衡量基础:
《国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文:面向骨传导语音消噪算法及硬件实现技术研究》
这是一篇以非负稀疏编码 NNSC(Non-Negative Sparse Coding)为消噪核心主体并带上一个使用AMDF (Average Magnitude Difference Function)技术的 VAD 算法配合消除风噪,枪炮声,摩擦声 。
这并非苹果公司使用的降噪技术,但可以让大家对骨传导降噪或 VAD 做个初步了解,这篇论文以人为可懂度衡量对象,用骨传导传感器感测的声带振动为主声源,一个传统麦克风做噪音拾取噪声源,通过算法完成降噪处里 。
但现在可懂度的衡量对象除了人还有机器(语音识别算法),而机器对于可懂度的要求要比人高很多,因为机器对语音识别的整体智能还远不如人 。
这里整理了一张对照表,以苹果的 TWS 耳机做为参照标准,比较使用 2 种完全不同性质的声传感器所感测到的声音信息数据在处理完降噪问题后要等于 1种声传感器所感测到的声音信息数据,将可能将要面临到多少问题及挑战 。

文章插图
下面依据上表把问题做文字条列叙述式的整理:
1)双麦上行降噪算法技术的终极目标:只留下用户说话的声音,最大程度消去或压制,非用户
本人声带运动所发出的所有声音,但必须让降噪处理后的上行声音信息数据与使用传统麦克
风拾取到的用户原始说话声音信息数据完全相等 。
2)算法使用了加速度骨传导传感,改变了过去由空气介质传导声能量,推动某种材料做成的
膜体转换成电能,改成了软骨肌肉皮肤介质来传导声音,但算法仍用到 2 个使用空气介质传导
的麦克风来补偿加速度骨传导传感器感测不到清音的缺陷,空气传导稳定度高变数少,并经多
年应用对其了解较为透彻,而通过软骨肌肉皮肤介质来传导声音,除了不稳定变数多另外相关
应用还在积垒过程,全球积垒最多应用经验的非苹果公司莫属 。
3)下面我们列了几个算法需要完成的等式:
-1、加速度骨传导传感器+双麦克风=双麦克风
-2、(软骨肌肉皮肤汗液,油渍,粉尘介质传递变数)+空气温湿度介质传递变数=空气温湿
度介质传递变数
-3、单独浊音+(浊音+清音)=浊音+清音
-4、产品结构及耳廓结构严重影响+产品结构影响=产品结构影响
-5、人体运动严重影响+人体运动不影响=人体运动不影响
-6、人为算法融合拼接补偿 2 种不同材料,不同传导介质结构,不同响应相位严迟,低频调
制=严丝合缝混然一体
4)对于麦克风上行信息数据来说,这些是信息数据是用来听的,可存储的,可传递信息的,是具有广阔延申再应用的声音信息数据,并且需满足现存于市场上千百个声音应用软硬件的需求 。
项目决策者必需慎之又慎,规划项目时慢 2 步决定,然后系统性的观察谨慎的测试为上 。
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