喇叭耳機入門 真無線TWS耳機上的AI與IoT
Soomal 于 2020.08.28 15:42:29 | 源自:www.soomal.com | 版權:原創 | 平均/總評分:09.73/107

真無線TWS耳機看似源于有二十多年歷史的藍牙技術和百余年歷史的揚聲器技術,但正如我們上一篇所提出的TWS耳機還真的是耳機嗎?至少在我們使用TWS耳機時,非常多的應用早就超出了耳機與揚聲器的范疇。而這些功能和應用上的細節也是讓大家對TWS“因懶生愛”的原因之一。今天的耳機入門,來看看TWS耳機中的AI與IoT技術。[注:TWS指真無線,AI指人工智能,IoT指廣義的物聯網]。

翻蓋彈窗:這個功能來自于AirPods與iPhone、iPad裝置搭配時首創,可以被廣義的認為是AR技術的應用之一。主要功能是,真無線耳機電池倉開蓋后,手機上有一個3D動畫畫面彈出,目前大家效仿蘋果都做的相當精美。不但增強了開蓋的形式感,也可以更方便的顯示耳機的電量、電池倉電量以及方便第一次的連接向導[目前大部分Android手機搭配自家耳機無法顯示電池倉電量]。這個功能在AirPods推出后大概1年,山寨成功實現欺騙iOS裝置,推出2年多之后,Android和自家耳機搭配開始廣泛支援此功能。

  • 這個功能如何實現?它并非我們熟悉的NFC接觸,而是使用的藍牙裝置互相之間的識別,哪怕是還沒配對,藍牙也會發現周邊裝置不是?所以就可依靠此功能。不過大家為了各自維護生態,所以手機與耳機不同廠家彼此不支援。

    關蓋斷聯/充電等:TWS耳機增加續航的法寶是充電倉。不管什么樣式的TWS耳機,一般都通過金屬觸點和充電倉連接,至少可以實現充電功能,早期一些產品還會考慮支援數據功能。在觸點附近可能會有磁鐵來吸附耳機,提升拿取時的手感識別,以及提升可靠性。另外,在電池倉蓋子附近可能也會有磁鐵元件,根據不同形式有所不同。

    不要小看這個磁鐵元件,與之配套的一般都會有一個霍爾元件,這個元件用來識別耳機是否吸附[滑軌式的蓋子就是純為霍爾元件準備]。霍爾元件負責磁電訊號的轉換,雖然只是簡單的開關識別,但與耳機聯動保證了,開關蓋動作下電路系統的通與斷。例如,上面說的開蓋彈窗。而關蓋斷掉藍牙連接,或者有的是吸附到充電點后就斷掉連接,保證了耳機的正常使用,不會在盒子里繼續播放音樂等。雖然現在我們新買的產品在這些細節上已經沒有問題,但三四年前的首批非蘋果的TWS耳機,以及今年剛剛發布的高仿AirPods耳機,這個功能是沒有的。

    佩戴識別:在不少的TWS耳機中開始加入佩戴和取下耳機識別的功能,主要作用就是佩戴耳機后自動播放或連接,取下耳機后播放的內容可以暫停。這套實現目前有兩種做法。第一種,是通過紅外識別元件來實現,這個不難理解。另外也可以通過電容式的元件來實現,在設計上電容式恰好還可以和耳機本來要使用的電容式觸摸操作整合在一起。

  • 3軸加速感應器[語音加速]:在第一代AirPods上,除了兩個通話麥克風之外,蘋果在產品詳細資訊中就寫明使用了語音加速感應器,這是一個來自ST意法半導體的元件,官方英文稱之為MEMS digital output motion sensor,看到是一個MEMS元件,但與氣導的MEMS麥克風不同,這是一個3軸加速感應器[3-axis accelerometer]。對于通話應用來說,它可以感應來自人說話與耳機接觸皮膚的物理震動,配合傳統的聲學麥克風,實現多元的通話訊號采集,所謂的骨傳導語音就是這套系統。當然,它的本質還是一個3軸的加速感應器。

  • AirPods Pro的“空間音頻”功能的初步實現,估計也與它有關。依靠左右兩個耳機上都有的3軸加速感應器,可以識別人體和頭的運動,配合與iPhone或iPad之間的運動關系[估計得手持裝置],iPhone或iPad、AirPods Pro多個裝置上方位和運動感應裝置互相配合,從而實現空間音頻以及隨人而動的空間音頻效果。

    AI通話識別:提到了語音加速感應器,以及它和傳統氣導麥克風配合實現的通話功能。就要談談這個功能相關的軟體。這套算法使用到了AI技術DNN得到的數據,例如漫步者DreamPods使用的大象聲科的算法。這套算法主要實現的目標是在復雜訊號聲中分離出需要的人聲。這套算法在硬體配合下,不但可以在非常吵鬧的環境下獲得人聲,同時對于非常大風下風噪有很好的隔離降噪。所以說,使用AI技術并不是夸張,而是貨真價實。

  • 這樣的技術不一定非要骨傳導麥克風來配合,多只麥克風也可以實現,但效果各有特點。我們在近年來使用智能喇叭、手機語音助手時可以發現,相比四五年前剛剛有類似技術時,容易誤觸發,嘈雜環境下識別率奇差的問題已經得到了非常大的改善。現在我們可以一邊聽著音樂一邊喚醒語音助手,我們可以開著120km的時速叫醒“小度小度”,并進行對話。這都與類似的AI技術相關。這也是語音識別技術中第一個環節。

    降噪場景識別:這里可能又要提到的加速感應器。在索尼最新發布的WH-1000XM4上,主打了更為細分化的主動降噪應用場景,或者說是主動降噪與環境音搭配比例的組合。這在WH-1000XM3上已經有,但可能沒有新款的更細致。由于沒有使用過,不能詳細點評。但雖然不能確定是否1000XM4的實現方法,但我們可以確定未來很快TWS耳機也會加入類似功能。

  • 這種功能的實現可以搭配加速感應器以及噪聲的特點通過軟體算法來判斷我們使用耳機時所處于的環境,從而給出一個軟體系統認為更合適的降噪與環境音模式。例如,1000XM3已經可以實現的,室內、坐著、走在大馬路上等等。

    健康、生物檢測:談到可以做心率、血氧等檢測的TWS真無線耳機目前市面上并不多,不過已經確實開始有了,而且很可能成為未來一年內TWS耳機發展的又一爆發點。而在更早期的藍牙運動耳機[大多為頸掛式]已經開始出現類似功能。例如Jabra Sport Pulse Wireless,BOSE SoundSport Pulse等。另外,Jabra已經推出了TWS的運動耳機。

  • 在耳機中我們也可以通過類似手環上的光學傳感器來實現心率的識別,另外耳機中的運動加速傳感器還可以幫耳機自動識別我們進入到的運動狀態。例如現在的手環或手表可以自動識別你開始運動了,甚至可以配合app半自動識別你在做不同種類的運動。未來耳機實現這個功能也并不困難。而在手表、手環上開始實現的生物傳感器搭配光學傳感器的設計,在耳機上也可以實現。又要談到我們曾經測試過的Bragi Dash,據說它可以支援心率、血氧、心動異常等多種功能。似乎當年測評時并沒有實現?

    總結

    運動、GPS、生物識別、光學識別等等傳感器,搭配AI或其他功能軟體算法讓可穿戴裝置開始形成了“物聯網IoT”的構想。在數十年前物聯網概念提出時,我們不正是希望這些最基礎的應用能夠被智能裝置識別,從而提升體驗甚至接入到互聯網中。例如一個小小的加速傳感器,可以用來識別運動狀態,可以用來幫助減少風噪,可以用來切換降噪模式,可以用來骨傳導語音。而AI的算法確實也讓一些功能得到了快速的進步,例如語音識別。而在這個基礎功能下,會有更多收益者:例如通話更清晰,喚醒語音助手更準確,從而用語音來控制更為可靠等等。TWS耳機未來更多功能的加入與AI人工智能IoT物聯網相關技術會密切相關,這不是蹭科技熱度,而是真的在使用并有效果。

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    先把訊號延遲、抗干擾能力、斷聯、雜音先搞好,目前所有的TWS包括蘋果都不及格。
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