没有耳机仓怎么唤醒airpods( 六 )

９）上行降噪最重要的应用场景就是在通话场景，使用骨传导与麦克风融合降噪技术在大音量通话场景下就像把扩音器的麦克风贴在喇叭上，相移量足不足够可能引起严重的串扰，所以不能只盯在降噪上。
对于器件密度极高的　ＴＷＳ　耳机来说，使用骨传导传感器来感测完整人声的应用，被自身加噪才是最大问题，同时还需要用麦克风声信息数据来补偿清音的声音缺陷信息数据。
在通话场景时关掉降噪算法或降低融合权重，做个伪骨传导降噪或者用户能拿到厂家给的有苹果５０％降噪效果功能的算法产品，却需承担　１００％的侵权风险可能！
喇叭造成的串扰图
１０）为稳定的取得最完整的用户声带运动信息数据，如何最佳化设计耳机结构，找寻加速度骨传导传感器所在的及适当使用导声材料，单轴的　ｖｐｕ在位置，导声材料，产品结构，运动松脱，耳廓结构，生产工艺问题上影响远大于　３　轴的　ＬＩＳ２５ＢＡ，这是所以苹果用了　３　轴加速度计的可能原因。
１１）利用不同人发出不同音量大小的／　ｓ　／，／　ｓｈ　／，／　ｆ　／，／　ｈｅ　／……等纯清音，单由双麦克风检拾出来的声音，对比融合骨传导声音信息及麦克风声音信息降噪算法后的声音，验证融合算法自适应权重调整的处理效果，这里是一个两难的选择，因为清音处理的越好降噪效果就要打折，降噪效果越好清音就越听不清楚。
若因而导致唤醒词，语音命令或云端语音辩识服务器，手机语音输入法，翻译，语音转文字　ＡＰＰ　的辩识效果打了大折扣，在解决这个问题前，去使用到Ａｍａｚｏｎ，Ｇｏｏｇｌｅ，Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ，百度，阿里，腾讯，科大讯飞语音助手云端语音辩识的产品就要面临比较大的风险。
骨传导上行降噪在形成实际产品前有很多细微的研发生产测试支节参数需要仔细琢磨调试，耗时极长，大家可以从　ｉＦｉｘｉｔ　拆解　Ａｉｒｐｏｄｓ　从其内大量使用黏着剂固定，就能看出为了满足测试和维持性能指标，其组装工艺的巨大难度，一个带骨传导上行降噪的产品，在相关技术确定成熟了的条件下，从外观规划开始到出货花个　１　年估计算快的了，或许远远不够。
２－４、使用　ＳＴ　ＬＩＳ２ＤＷ１２（ＳＰＩ　接口）加速度计传感器＋ＯＶＶＰ　算法（骨声纹用户说话识别）
传感器选型：ＯＶＶＰ　算法因为对噪声密度，分辨率，带宽，ＯＤＲ　及传感器内部高低通滤波器有一定的限制及要求，眼下需指定搭配性价比最高的　ＳＴ　ＬＩＳ２ＤＷ１２　传感器。
ＯＶＶＰ　算法与手机声纹识别比较说明：
这是我们客户曾经提过的一个代表性的问题，使用贵司的　ＯＶＶＰ　算法看起来跟使用手机　上的声纹识别效果类似，为何还要多此一举呢，下面我们做个对比　：
１）声纹识别需要针对特定字词做学习训练　ＯＶＶＰ　不用　；
２）声纹识别只能对用户训练过的字词做局部保护，ＯＶＶＰ　则是对每个字词做全局性保护，
３）声纹识别的安全级别远高于　ＯＶＶＰ；
４）声纹识别易受用户环境，情绪，声哑病痛影响，ＯＶＶＰ　不会；
５）声纹识别只能对用户训练过的字词产生语音强隔离效果，ＯＶＶＰ　则对每个字词都能强隔离；
６）ＯＶＶＰ　算法是使用用户既有的加速度传感器与声纹识别一样不需外加硬件成本；
７）ＯＶＶＰ　算法可同时并存双击，计步，心率……等算法，声纹识别则无关；

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