２－３、使用?。停牛停印〖铀俣扔?jì)骨傳導(dǎo)傳感器（上行降噪）
Ａｐｐｌｅ?。粒椋颍穑铮洌?，使用多重手段（ＬＰＳＤ、ＢＦ、骨導(dǎo)降噪）在背了“不改變用戶使用習(xí)慣”的大鍋條件下，喚醒詞誤喚醒處里約有?。罚洌狻梗洌狻〉男Чㄓ脩舯澈蟆。埃怠∶篆h(huán)境噪聲?。矗担洌狻∨c僅做　ＢＦ及?。危印√幚锏膯拘言~開發(fā)板對(duì)比） 。
ＡｉｒＰｏｄｓ支持喚醒詞（本地，云端或本地＋手機(jī)），所有的語音命令都在云端，在云端的優(yōu)點(diǎn)是詞匯的彈性無限，只要語義近似全都能用，識(shí)別精度更高，抗噪能力較強(qiáng)，占用本地芯片的資源較少，缺點(diǎn)是無法聯(lián)網(wǎng)或聯(lián)網(wǎng)品質(zhì)不好時(shí)使用體驗(yàn)急速劣化甚至無法使用，響應(yīng)速度較慢 。
市場(chǎng)上能用于上行降噪的加速度傳感器除了使用壓電材料的?。觯穑酰M輸出）外，ＳＴ　意法半導(dǎo)體使用?。停牛停印〖夹g(shù)的ＬＩＳ２５ＢＡ（ＴＤＭ　接口）是市場(chǎng)上唯一的產(chǎn)品，ＬＩＳ２５ＢＡ　是一個(gè)全數(shù)字產(chǎn)品，內(nèi)含?。粒摹〖啊。裕模汀〗涌冢嚓P(guān)信息可以向?。樱砸夥ò雽?dǎo)體索取 。
雖然市場(chǎng)上有傳感器可用，但受限于權(quán)利保護(hù)覆蓋面強(qiáng)大嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶O果專利及擔(dān)負(fù)改變上行聲音數(shù)據(jù)聲結(jié)構(gòu)所造成風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)難度，眼下市場(chǎng)上還沒有可流通的專用降噪算法，ＤＳＰＣ，Ｓｅｎｓｏｒｙ，高通這些知名算法大拿都還沒有明顯動(dòng)靜，但一些國內(nèi)　ＭＥＭＳ麥克風(fēng)的廠家及一些國內(nèi)算法公司已隱隱傳出動(dòng)靜 。
下面將對(duì)骨傳導(dǎo)上行降噪算法的難度提出一些看法，因技術(shù)能力與知識(shí)范圍有限，謬誤之處還請(qǐng)包涵指教 。這里簡單的談下骨傳導(dǎo)與麥克風(fēng)融合的上行降噪技術(shù) 。
在進(jìn)入主題前首先為大家介紹一篇來自肖新華先生在　２００９　年提出的研究生畢業(yè)論文，讓大家對(duì)后面提及的”ＴＷＳ耳機(jī)語音算法技術(shù)難度”有個(gè)衡量基礎(chǔ)：
《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院工程碩士學(xué)位論文：面向骨傳導(dǎo)語音消噪算法及硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究》
資料來源、論文作者：肖新華
這是一篇以非負(fù)稀疏編碼?。危危樱茫ǎ危铮睿危澹纾幔簦椋觯濉。樱穑幔颍螅濉。茫铮洌椋睿纾橄牒诵闹黧w并帶上一個(gè)使用ＡＭＤＦ?。ǎ粒觯澹颍幔纾濉。停幔纾睿椋簦酰洌濉。模椋妫妫澹颍澹睿悖濉。疲酰睿悖簦椋铮睿┘夹g(shù)的　ＶＡＤ　算法配合消除風(fēng)噪，槍炮聲，摩擦聲 。
這并非蘋果公司使用的降噪技術(shù)，但可以讓大家對(duì)骨傳導(dǎo)降噪或　ＶＡＤ　做個(gè)初步了解，這篇論文以人為可懂度衡量對(duì)象，用骨傳導(dǎo)傳感器感測(cè)的聲帶振動(dòng)為主聲源，一個(gè)傳統(tǒng)麥克風(fēng)做噪音拾取噪聲源，通過算法完成降噪處里 。
但現(xiàn)在可懂度的衡量對(duì)象除了人還有機(jī)器（語音識(shí)別算法），而機(jī)器對(duì)于可懂度的要求要比人高很多，因?yàn)闄C(jī)器對(duì)語音識(shí)別的整體智能還遠(yuǎn)不如人 。
這里整理了一張對(duì)照表，以蘋果的?。裕祝印《鷻C(jī)做為參照標(biāo)準(zhǔn)，比較使用?。病》N完全不同性質(zhì)的聲傳感器所感測(cè)到的聲音信息數(shù)據(jù)在處理完降噪問題后要等于　１種聲傳感器所感測(cè)到的聲音信息數(shù)據(jù)，將可能將要面臨到多少問題及挑戰(zhàn) 。
下面依據(jù)上表把問題做文字條列敘述式的整理：
１）雙麥上行降噪算法技術(shù)的終極目標(biāo)：只留下用戶說話的聲音，最大程度消去或壓制，非用戶
本人聲帶運(yùn)動(dòng)所發(fā)出的所有聲音，但必須讓降噪處理后的上行聲音信息數(shù)據(jù)與使用傳統(tǒng)麥克
風(fēng)拾取到的用戶原始說話聲音信息數(shù)據(jù)完全相等 。
２）算法使用了加速度骨傳導(dǎo)傳感，改變了過去由空氣介質(zhì)傳導(dǎo)聲能量，推動(dòng)某種材料做成的

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