ST G-sensor LIS2DW12结合宇恒互动科技OVVP算法在TWS上的应用

近两年,TWS(真无线蓝牙耳机)除了火还是火。自从苹果 Airpods, Airpods2, Airpods3 陆续问世,不管一线品牌或白牌高仿厂家都趋之若鹜推出自己的 TWS。市面上也是鱼龙混杂,上千元的,几百元的,低到几十元的,都是应有尽有,还是应了那句广告,谁用谁知道。苹果 Airpods 是 TWS 的标杆。我们先来看 Airpods,如下图,

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                      Airpods1                                      Airpods2                                     Airpods3


我们关注的一点骨传导上行降噪,在三代都有同样功能,用到骨传导麦克风。骨传导麦克风主要分为两个区块的应用:

1).体现在用户身份识别,何时说话,声流控制如骨声纹,传感器 VAD。

2).体现在用户说话环境噪声压制,如骨传导上行降噪。

目前,市面上骨传导麦克风 sensor 只有两家,其中一家是 ST。今天介绍的是另一种骨声纹检测技术,是 ST G-sensor LIS2DW12 结合宇恒互动科技 OVVP 算法在 TWS 上的应用。什么是OVVP 算法? OVVP 算法是 Own Voice Vibration Pick-up 的简称,是宇恒互动科技开发有限公司在骨传导用户身份识别领域,市场上通过多个 10 年专利支撑,市场批量验证,能以较佳性价比,助力 TWS 耳机发展在人工智能,物联网,智能家居等等不同细分生态系的应用算法。我们来看看,OVVP 算法有那些黑科技呢?

(1). OVVP 2.0 版,将从特定窄带声谱面积能量曲线拟合技术进入下一代底噪序列与声谱频域有序叠加变化侦测技术,从低阶低成本的 14 位加速度传感器挤出更高的灵敏度,让用户拥有更接近传统空气介质麦克风的体验。

(2). 将 OVVP 算法嵌入各大知名 TWS 蓝牙 SOC 内,已完成高通 QCC512x 系列,正进行嵌入中的有恒玄 BES2300,络达 AB1536U,瑞昱 RTL8773B,杰里 AC6936D。

(3). OVVP 判断加速算法,将现有算法 24ms~300ms 延时减至平均 15ms~20ms,得到最低声丢失效果,OVVP 可直接成为第一阶 face0 的 VAD,后段算法不需 Always On 大幅节省算法功耗,并有机会附加提供 5db~8db 唤醒词抗噪及麦克风上行降噪效果。

(4). 已与特定加速度传感器公司发展出降低 50%算法成本的新产品。

(5). 可在加速度传感器上除了做双击,计步,心率,骨声纹识别之外,再叠加佩戴侦测算法,在现有光学或触摸芯片方案之外,多一个可以降低制造工艺难度及产品不良率的低成本新方案。

(6). 大幅提高特定本地唤醒词与语音命令在高噪声环境下的辩识率算法技术。

(7). 有机会通过惯性传感器 IMU 与双麦射束成形的算法,将语音指向鲁棒性大幅收敛 20倍,可以绕过苹果的骨传导上行降噪专利技术,与眼下市场上降噪技术相比又不会产生”声残缺”的副作用。

 

LIS2DW12 是什么?  如下图,

LIS2DW12 是一颗拥有极佳 RMS, Noise density 和极超低功耗的 G-sensor。市面上有很多G-sensor,但满足 OVVP 算法的,却少之又少。LIS2DW12 结合宇恒互动科技 OVVP 算法在 TWS 上的有那些应用?

我们有用过 Airpods 的,都知道 Hay Siri 唤醒,只有正在使用的本人才能唤起。语音入口是未来一个重要流量入口。国际巨头亚马逊、谷歌、微软,国内平台霸主阿里、腾讯、百度,国内一线智能手机厂商华为、小米、OPPO、VIVO 等都有切入语音终端。这么多重量级商家看上,可窥之重要性,也对今后语音终端的技术要求更高,更智能化,体验感更佳。

LIS2DW12 加 OVVP 算法在 TWS 上技术优势:

1.  用户身份识别:

(1).骨声纹安全应用(支付,安防,智能家居声控)。


(2)、强化本地语音识别抗噪能力及减低误识率。
(3).辅助空气介质麦克风用户声音上行降噪。
(4).可叠加双击,计步,心率辅助及佩戴侦测功能。

2. 通话环境噪声压制:

(1).在噪声环境下,有效清晰化用户上传语音。
(2).在噪声环境下提高云端语音识别精度。

3. OVVP 算法植入简单:

(1  ). 如一些 TWS SOC 芯片 DSP 支持,可以直接移植 SOC 软件,如高通 QCC512x 系列。
(2  ).  若 TWS SOC 芯 片 条 件 限 制 , 可 以 外 挂 Ambiq Apollo2(ARM M4), Nuvoton

NUC123ZD4AN0(ARM M0), CSR8675, CloudChip CC6801(ARM M4), TI CC2640(ARM M3),QuickLogic EOS S3(ARM M4)等芯片进行软件移植。

4. 价格成本低:

(1). LIS2DW12 硬件成本和 OVVP 算法软件成本都较低。

目前 LIS2DW12 加 OVVP 算法成功应用的案例有 VIVO 2019 年 9 月发布 TWS Earphone,还有深圳为数不少的白牌高仿 TWS 厂家。有意向合作的 TWS 厂家,可以直接联系大联大商贸友尚集团。

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