芯耀
与非AI
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你有没有过这种经历？
骑行的时候，风呼啸着灌进耳机，你录了一段vlog，回家回放——你什么都听不清。只有风声。
或者在街边接一个重要的电话，背景是车流轰鸣、喇叭长鸣，对方只听见一片嗡——
又或者你在国外跟一个店员交流，店员热情地拿起一把菠菜问你Do you like spinach，你的翻译工具识别出来的是——You look like a Spaniard。
这听起来像段子。但这些都是真实发生的。
而且随着AI眼镜越来越普及，这种场景只会越来越多。因为你戴着眼镜在户外走路、骑行、跑步、聊天、记录——你身处一个永远嘈杂、永远不可控的世界。
然后你指望AI听懂你。
这就像——你给AI塞了一袋杂音，然后问它能吐出什么。
所以前两天我看了一篇关于艾为电子（Awinic）的文档，里面提到一个概念，我觉得特别准。
他们说：用户对AI眼镜的期待，正在从只是听见，到听得见，到听得清，再到听得懂。
四个阶段。
能听见——麦克风把声音录下来。 听得见——声音够大，没有失真。 听得清——人声从噪音中分离出来。 听得懂——AI准确理解你的意图。
大多数设备停在”听得见”。少数设备到了”听得清”。能到”听得懂”的，几乎为零。
而艾为做的事情，是把这四个阶段，全部打通了。
而技术的基础就是两个：“上行+下行”算法：
音频上行解决方案：在AI眼镜典型架构中，多麦克风阵列采集的声信号，经高精度ADC完成采样后，通过低延迟总线实时送入处理单元——艾为上行算法可灵活部署于DSP或NPU，支持2-8路多麦克风阵列。
音频下行解决方案：awinicSKTune®神仙算法，W1公版推出基础版与高阶版两套算法来满足客户的不同需求，同时支持定制化裁剪
一、 AI眼镜上行音效解决方案——艾为帝江™ X1
先说”听得清”。
他们有一套叫”帝江”的上行音频算法系列。名字来自上古神话，那个状如黄囊、赤如丹火的怪兽。
为什么叫帝江？我猜是取”混沌”的意思——声音从混沌中来，算法从混沌中理出秩序。
这套算法做什么呢？
先说Vlog场景。你在户外运动的时候，麦克风会采集到大量的风噪。传统方案怎么处理？要么一刀切地把风噪全部消除——然后你的环境音也没了，视频变成一种奇怪的真空感。要么干脆不管——那就只剩风声。
艾为的做法更微妙。他们的风噪算法，不是”消音”，而是让人声浮出喧嚣，让氛围沉淀为质感。
你能感觉到这中间的区别吗？
一个是在抹去真实世界的声音，一个是在保留真实世界的同时让你听见自己想听的东西。
前者是技术，后者是体验。
为此艾为帝江™针对AI眼镜全新自研风噪算法：麦克风阵列采集的声信号经过风噪算法，精准识别风噪，提升语音清晰度，而后通过环绕声模块，提升氛围感，重新定义Vlog的声音美学。
*状态检测：传递噪声flag
*可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求
*已实现（艾为蓝底）：已实现模块
图3 视频博客(Vlog)场景算法框图
效果展示
风噪算法不同环境下别具一格
✅无风&小风｜智能构建沉浸式环绕声场，让日常对话也自带电影级空间感；
✅大风｜保留环境音，提升语音信号SNR
不是“消音”，而是让人声浮出喧嚣，让氛围沉淀为质感。
大风场景下风噪算法开关对比
全场景通话赋能，智能降噪，人声精准传递
你有没有这样的时刻？
视频会议中，自己说话像隔着一层毛玻璃，同事皱眉问：“你刚才说什么？”
街边接重要电话，背景是车流轰鸣、喇叭长鸣，对方只听见一片“嗡——”；
在国外交流，环境很嘈杂，店员拿起一把菠菜热情介绍：“Do you like spinach？(你喜欢菠菜吗)“，翻译工具识别成“你长得像西班牙人(You look like a Spaniard)”……
为此，艾为帝江™深入通话全链路声学现场：麦克风阵列采集的声信号经过回声消除模块精准剥离回声信号，而波束成形像为声音装上隐形聚光灯，动态锁定声源方向，收束有效拾音区域，最后降噪将外界噪声屏蔽，超低语音损伤带来极致通话体验。
*状态检测：传递噪声flag
*可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求
*已实现（艾为蓝底）：已实现模块
效果展示
回声消除开关对比
回声消除与降噪开关对比
唤醒识别的“第一道神经中枢”
你是否也曾经历过这些瞬间？
在地铁里戴着眼镜想问一句天气，风声盖过了你的声音；
☕在咖啡馆和朋友聊天，刚说“嘿——”，AI眼镜却误判成唤醒；
走路时随口一唤，系统却沉默两秒才反应……
于是，艾为帝江™上行算法来了。专为AI眼镜而设计的前端语音守门人：可以在复杂环境（风噪/人声/混响）中提升语音信噪比，真实佩戴场景下，识别稳定性显著提升，字错率下降6%+。
*可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求
*计划（灰底）：未来规划
*已实现（艾为蓝底）：已实现模块
图7 唤醒识别场景算法框图
⏳唤醒这件事，早就不是“能叫醒就行”了——叫不醒着急，乱醒来尴尬，反应慢更心累。用户体验才是唯一的裁判。未来艾为将打造超低功耗，超高唤醒率的语音唤醒算法，它会更安静、更敏锐。毕竟，最好的交互，是你根本没意识到它在工作。
二、AI眼镜下行音效解决方案——awinicSKTune®神仙算法W1
上行是”怎么听清楚”。
下行是”怎么说得好听”。
AI眼镜的扬声器通常安装在眼镜腿上。为了保证美观和便携，扬声器不到2克，尺寸不超过10乘18毫米，厚度不超过3.5毫米。
你自己想想这个尺寸。一个这么小的扬声器，要输出响亮的声音，还要有低频——这几乎是一个不可能三角。
小体积、高响度、低频——物理定律不允许你同时拥有这三样东西。
所以AI眼镜播放音乐的时候，你总觉得声音很”薄”。没有低音，没有厚度，没有包裹感。
艾为做了一套叫”神仙算法SKTune W1”的下行音效方案。名字起得挺有灵性。”神仙”。
扬声器摆放示意图（单侧）
它做了四件事：
第一，AI声场环绕。 通过AI识别音频元素，分离不同成分，再对虚拟声源位置进行渲染。模拟出声音从不同方向、不同距离传到耳朵的效果。简单说——你听的不是从左边或右边出来的声音，而是一个立体的声音空间。
第二，低音增强。 小扬声器承受不了低频电压，传统做法是干脆削减低频能量——这样就不会爆音。但代价就是低音全没了。神仙算法做了位移模型曲线，确保信号工作在安全振幅范围内，再用虚拟成份听感提升鼓声和人声的低频表现。翻译一下就是——在不大声喧哗的前提下，让低音更有力。
第三，非线性失真抑制。 小扬声器大音量时容易嗡嗡响。这个算法能修复低频听感，保持音色纯净。
第四，钢琴杂音抑制。 这个更细节了——当音频信号太大时，小扬声器会产生气流杂音，就是那种”劈劈啪啪”的声音。算法智能识别音源元素，动态压缩超过安全阈值的信号，解决杂音问题。
最让我觉得有意思的是它的智能音量控制。
你想想——你在户外的音量很大，因为环境噪音高，需要大声音才能听清。在室内的音量很小，但这时候人耳对低频的敏感度下降了，小音量下低音就完全听不到。
神仙算法可以根据音量等级实时调整EQ曲线：低音量时自动提升低频增益，高音量时自动降低低频增益并提升中频清晰度。
它知道你音量变化的原因，并自动适配。
这个细节让我觉得，好的算法不是”一刀切地增强”，而是”理解场景之后再做增强”。
它不是在解决问题，它是在理解问题。
awinicSKTune®神仙算法W1音效处理
传统音效处理
神仙算法SKTune®W1与普通音效处理的区别
awinicSKTune®神仙算法 W1可帮助智能穿戴制造商，在紧凑布局设计下呈现更优的低频表现、更低的失真，以及更具沉浸感的音频效果体验。
AI声场环绕技术：
通过AI元素识别，分离并控制不同音频成分，再对虚拟声源位置进行渲染，模拟出声音从“不同方向、不同距离”传到你耳朵的效果。
AI声场效果体验：
AI声场环绕算法关闭
低音增强技术：
AI眼镜常用扬声器由于体积小，质量轻，所能承受的低频电压信号比较小。
典型AI眼镜的EQ电压曲线
传统的处理手段只能通过EQ中的High pass滤波器或者Low Shelf滤波器进行预处理,以降低低频能量，避免扬声器振膜的机械撞击失真。此方法势必影响了整个低频效果，特别是50Hz-200Hz的重要频段。
awinicSKTune®神仙算法W1的Bass增强技术能够提供整套完整的低音增强方案：通过建立扬声器的位移模型曲线，确保所有信号均工作在安全振幅范围内，再采用差异的低音增强技术，通过均衡大小信号的虚拟成份听感，提升鼓声人声的低频表现。
非线性失真抑制算法：
由于磁路非线性、支撑系统非线性以及大振幅下分割运动等原因，扬声器在大振幅下容易产生非线性失真问题，导致低频容易产生嗡嗡声，清晰度降低，影响用户听感和低频表现。而非线性失真抑制算法可以修复低频听感，配合bass增强技术，在提升低频动态的同时保持音色纯净。
同一输入NEC算法开关失真对比
等效失真水平下输入电平对比
钢琴杂音抑制算法：
awinicSKTune®神仙算法 W1的APR技术，可以通过AI智能识别播放音源元素，准确判断音源是否会产生气流杂音，再以灵活的处理手段，在不牺牲其它音源和低音效果的基础上，凭借高达6dB以上的动态压缩能力，解决扬声器气流杂音及钢琴杂音问题。
智能音量控制算法：
户外大音量听不清，室内中小音量低频听感缺失也常常是眼镜产品的一大痛点，awinicSKTune®神仙算法W1算法的智能音量控制算法可以根据平台侧下发的音量等级信息，实时调整EQ曲线。低音量时，人耳对低频敏感度下降，算法自动提升低频增益；高音量时，为避免喇叭过载，自动降低低频增益并提升中频（人声）清晰度，自动压缩峰值减少杂音。
一键切换，分别调教，让每种场景都有最适合的好声音
不同模式下调音风格示例
·室内静享模式 ：安静环境下，三频均衡，音质细腻通透，还原音乐本真韵味。
·户外清晰模式：嘈杂场景中，削减低频轰鸣，提亮中高频，让声音穿透环境噪音，响亮又听得清，通常用于超大音量。
·其他模式：也可以自定义其他想要场景，如播客模式，专注语音表现，突出中频醇厚感，柔化尖锐齿音，久听舒适不刺耳。
所以上行和下行结合起来看，你发现一个很有意思的图景。
上行算法负责”听”——从混沌中理出秩序，从噪音中分离人声。 下行算法负责”说”——在极致受限的物理条件下，还原声音的本真。
一个负责输入，一个负责输出。 一个处理麦克风阵列的声信号，一个处理微型扬声器的振动膜。
把它们合在一起，就是一个完整的音频交互闭环。
你说话——它听得清。
它说话——你听得懂。
这不是两个算法拼在一起。
这是一个系统级的设计。
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