華爲於IFA柏林新發布的FreeBuds3 TWS耳機採用了SONION的MEMS Mic解決方案。經過骨震動(Bone Vibriation)，從可能的環境噪音中精準檢測和識別語音。前端
VPU嚴格提及來是使用一種 壓電材料技術的單軸加速度傳感器(Voice Pick Up Sensor is a high performance accelerometer 引自Sonion Datasheet Description)，主要是用來感測聲帶運動使用。這個傳感器還有個優勢就是低功耗(VDD=1.8V 時只要 55ua 電流)。這個傳感器還有個優勢就是低功耗(VDD=1.8V 時只要 55ua 電流)。算法
市場上能用於上行降噪的加速度傳感器除了使用壓電材料的 VPU（模擬輸出）外，ST 意法半導體使用 MEMS 技術的LIS25BA（TDM 接口）是市場上惟一的產品，LIS25BA 是一個全數字產品，內含 A/D 及 TDM 接口。安全
擁有以下幾大特徵 - 微信
VPU(Voice Pick-up Sensor), 在噪音環境中高質量提取語音信息ide
語音驗證(Voice Authentication)，經過對用戶獨特的骨震動模式的掃描，識別用戶身份適用於須要安全驗證的應用，如支付ui
Own Voice Detecion - 與智能算法相結合，在超低功耗模式下，喚醒設備，包含用戶骨聲紋特徵識別。spa
小尺寸，可適配進用戶耳廓，和其餘極小型號產品。.net
高信噪比orm
全封閉封裝(Hermetically sealed)，防塵，防水，高可靠性和環境耐受性blog
喚醒詞辯識需由前端信號處理把用戶聲音與背景聲音的信噪比拉高以利在不一樣應用場景讓喚醒詞識獲得最高喚醒率，咱們列出從麥克風採集到用戶的聲音信息數據開始，至喚醒詞識別結束。
依序完成喚醒詞識別所須要的算法排列以下：
MIC→(LPSD 或 VAD)→(BF)→(NS 或 NR)→(KWD)
VAD, LPSD(Low Power Sound Detection), VAD(Voice Active Detection) -----DSPC,Sensory
BF(Beam Forming) ----- DSPC
NR, NS(Noise Suppression, Noise Reduction) ----- DSPC
KWD(Key Word Detection) ----- Sensory, AI Speech, Nuance, Cyberon
眼下市場上真正能提供出足夠算力，使用單一藍牙芯片就能集成上述算法並低功耗作到本地喚醒詞功能的有高通的：QCC512x 及 QCC302x。
絡達、瑞昱、恆玄等芯片產品建議搭配QuickLogic S三、Ambiq Apollo二、 Apollo3 或樓氏 IA-6十、IA-611 智能麥克風芯片以達到在高算力低功耗要求下，知足本地喚醒詞的功能。
本文分享自微信公衆號 - VoiceVista語音智能（AIndustrialRock）。
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