没有耳机仓怎么唤醒airpods( 三 )

以－２５ｄｂｖ／ｇ　这条输出强度线来看，最大带宽可以从　１００ｈｚ　到　８ｋｈｚ　完整的含盖了人的声谱范围，整段频谱的响应并不平坦（特别是　３ｋｈｚ～５ｋｈｚ　刚好在人声的高频段），需要后段用加了高频负反馈的放大器整平。
这个传感器还有个优点就是低功耗（ＶＤＤ＝１．８Ｖ　时只要　５５ｕａ　电流），由于输出的是模拟信号，同时电平不足，拿来做　ＶＡＤ　时若　Ａ／Ｄ　采样的分辨率够，有机会可以不通过运放先做个　ＶＡＤ　让传感器　Ａｌｗａｙｓ　Ｏｎ　感测到人声后才打开麦克风，这样可以达到降功耗的效果，但因　ｖｐｕ　是模拟输出需要搭配芯片内的　Ａ／Ｄ　转换器及算法，这还得看芯片的功耗换麦克风的功耗是不是划的来。
这类单轴骨传导传加速度感器在产品结构内的放置点，需要考虑用户使用过程中松脱后导致　ｖｐｕ　输出声信息强度滑落的补偿问题。
ＨＵＡＷＥＩ华为　ＦｒｅｅＢｕｄｓ２　ｐｒｏ需要支持骨声纹支付，所以要较好的保证取到能做声纹辩识用的声音，在　ｖｐｕ　保证不了足够的动态范围条件下，声带宽范围的放大器是免不了的，这样在功耗，器件数量及组装工艺，测试难度上都会有相当的增加。
加了高频负反馈放大器后拉升了低频加大了动态范围，同时也把人体运动低频信号又给拉了上来，ｖｐｕ　自带天然的高通滤波效果又变差了，后面还又要加上高通滤波算法，过滤掉因人体运动引起传感器机械瞬态变化引发的多次谐波干扰，另外在通话，音乐应用场景下喇叭振动的串扰问题还得要处理解决。
所以从我爱音频网拆解的ＨＵＡＷＥＩ华为　ＦｒｅｅＢｕｄｓ２　ｐｒｏ　板上证实确实有运放，并且还加了个　ＤＡ１４１９５　来处理各种算法及　Ａ／Ｄ　的接口，这款产品使用唤醒词的感度大约　７６ｄｂ（在　ＯＶＶＰ　感度规格区间内）。
而唤醒词误唤醒处理可以达到１９ｄｂ～２２ｄｂ（在　ＯＶＶＰ　的语音强隔离护罩规格区间内）也是挺不错的，使用加速度骨传导传感器感测声带振动与只使用麦克风感测用户说话声音的差异是，在说唤醒词或语音命令时肯定，声量要大一些（差约　７ｄｂ　左右），这大厂设计出来的产品还是很有代表性。
另外这个产品也有几条本地语音命令，科技感十足外还充分发挥了　ｖｐｕ　的优势，跟苹果不同的是用户说话要稍微“大声一点”，但误唤醒处理又比苹果强很多，且没有声源方向限制，任何方向都可以。
但使用　ｖｐｕ来感测用户说话声音，辅助完成安全度需求较高的支付功能，不知道无“清音”的语音声谱结构缺陷是不是比较严重的影响了用户体验。
使用骨传导传感器，未做清音补偿状况下会让，Ｒｅｃｏｄｅ　听成　ｃｏｄｅ，Ｓｔｒａｎｇｅ　听成　ｃｈａｎｇｅ，ＨＵＡＷＥＩ　听成　ＡＷＥＩ，，河听成了鹅，，福听成了无，钱听成了言。
声结构的改变会让人工智能语音识别产生严重错误，知乎上看到很多关于这方面的投诉，用户很刻意的大声说都没办法完成支付或声纹学习，似乎感觉这个问题解决的并不好，当然也可能　Ｆｒｅｅｂｕｄｓ２　ｐｒｏ　内的字词识别引擎处理的不好或某种不良所导致。
从产业角度看　ＨＵＡＷＥＩ　起了个好头领先苹果超过数月，将　ＴＷＳ　耳机智能化脚步推快了几步，并在耳机产品数十年关注音质好坏，噪声水平之外，注入了智能语音应用的亮点与活水，教育了群众，活络了产业，让产业有了再扩张及引动新浪潮的可能。

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