想象一下，你正在机场和朋友通电话。你周围有很多人在交谈，飞机在起飞/降落，数十个行李箱的滚轮滚过瓷砖地板，可能还有几个婴儿在哭闹。而电话那头的朋友，在一家热闹的餐厅。你的朋友需要应对自己的环境噪音：餐具和盘子叮当作响，食客们聊得起劲，餐厅播放着背景音乐，可能还有一些婴儿在哭闹。而在电话的两端，你们听到的都是平静而清晰的话语，而不是含混不清的声音。

　　这都得益于噪音抑制和主动降噪(ANC)。这两项功能近来在音频产品中很常见，但它们不仅是流行词而已。这两项技术有助于以不同的重要方式减轻噪音的影响。本文将解释二者的区别，同时更深入地探讨其中的噪音抑制技术。

　　在此示例中，汽车在发出持续的背景噪音。这就是所谓的稳态噪声，它会呈现我们关注的语音信号里面并不存在的周期性特性。空调、飞机、汽车发动机和风扇的声音都是稳态噪声的例子。但是，婴儿的哭声并不是持续的，这种声音有一个很恰当的名字：非稳态噪声。这类噪声的其他示例包括哈士奇的吠叫、电钻或锤子工作的声音、敲击键盘的咔嗒声或餐厅中银制餐具碰撞的叮当声。这些噪音发生得很突然，同时存在的时间很短暂。

　　麦克风会捕捉这两种类型的噪音；在不做任何处理的情况下，会产生同样嘈杂的输出，盖过你期望传递的语音信息。图的左半部分显示了这种情况。但是，通过噪音抑制处理，可以消除背景噪音以便传输（而且仅传输）你的声音。

　　现在，你清晰的声音已经通过无线电传输给你的朋友，但这不代表对方就能清晰的接收你的信息。这时就需要主动降噪。

　　像之前一样，有稳态和非稳态噪声会影响传入耳塞的声音。与之前处理掉噪音的情况不同，主动降噪的目标是完全抵消外部噪音。麦克风捕捉传入的声音，生成外部噪音的反向信号，并通过将反向信号叠加到入耳的声波中尽可能的抵消外部噪声。概括性地说，这在概念上类似于将 +5 和 -5 这两个数字相加得到 0。

　　在硬件中，基于上述的这种基本原则，可以通过两种主要方式应用主动降噪。一种是前馈式 ANC，即在可听设备外使用麦克风；另一种是反馈式 ANC，即在更靠近耳朵的可听设备内使用麦克风。

　　前馈式 ANC 位于耳朵以外，所以对噪音更敏感。它可以在噪音传向可听设备时清晰地捕捉到噪音。然后，它可以处理该噪音并输出其相位抵消信号。这使其能够隔离特定的声音，尤其是中频声音。这包括我们在本帖前面部分提到的稳态声音，但也包括语音。但是，前馈式 ANC 位于设备外部，因此更容易受到外部噪音的影响，例如风声或耳塞在兜帽内侧不断摩擦的声音（这绝对不是经验之谈）。

　　反馈式 ANC 不受乱动的兜帽影响，因为它在可听设备内部，能抵抗其他各类偶然干扰。这种隔音效果很好，但成功传入耳塞的较高频声音则较难抵消。同样，内部反馈麦克风需要区分播放的音乐和噪音。而且，因为其反馈更靠近耳朵，它还需要更快地处理此信息，才能保持与前馈设置相同的延迟。

　　最后，还有混合主动降噪 - 你猜对了，这种方法就是结合前馈和反馈式 ANC，以功耗和硬件为代价，实现两方面的最佳效果。

　　了解噪音抑制（抑制说话人环境噪音以便远端听话人听清）与主动降噪（抵消听话人自身的环境噪音）的基本区别后，让我们重点关注如何实现噪音抑制。

　　一种方法是使用多个麦克风抑制数据。从多个位置收集数据，设备会获得相似（但仍有区别）的信号。靠近说话人口部的麦克风接收到的语音信号明显比次要麦克风强。两个麦克风会接收到相近信号强度的非语音背景音。将较强语音麦克风和次要麦克风收集到的声音信息相减，剩下的大部分就是语音信息。麦克风之间的距离越大，较近和较远的麦克风之间的信号差就越大，也就越容易使用这种简单算法抑制噪音。但是，当你不说话时，或预期语音数据随时间变化时（例如当你走路或跑步，手机不断摇晃时），此方法的效果会下降。多麦克风噪音抑制当然是可靠的，但额外的硬件和处理存在缺点。

　　那么，如果只有一个麦克风，又会怎么样呢？如果不使用额外声源进行验证/比较，单麦克风解决方案将依赖于理解接收到的噪音特性并将其滤除。这又与此前提到的稳态和非稳态噪声定义有关。稳态噪声可以通过DSP算法有效滤除，非稳态噪声带来了一个挑战，但深度神经网络(DNN) 可以帮助解决问题。

　　此方法需要一个用于训练网络的数据集。该数据集由不同的（稳态和非稳态）噪声以及清晰的语音组成，创造出合成的嘈杂语音模式。将该数据集作为输入馈送给 DNN，并以清晰的语音作为输出。这将创建一个神经网络模型，它会消除噪音，仅输出清晰的语音。

　　即使使用经训练的 DNN，仍有一些挑战和指标需要考虑。如果要以低延迟实时运行，就需要很强的处理能力或较小的 DNN。DNN 中的参数越多，其运行速度越慢。音频采样率对声音抑制有类似的影响。较高的采样率意味着 DNN 需要处理更多参数，但连带地会获得更优质的输出。为实现实时噪音抑制，窄带语音通信是理想之选。

　　这种处理全部都是密集型任务，云计算非常擅长完成这类任务，但这种方显著增加延迟。考虑到人类可以可靠地分辨大约 108 毫秒以上的延迟，云计算处理带来的延额外迟显然不是理想的结果。但是，在边缘运行 DNN 需要进行一些巧妙的调整。CEVA始终致力于完善我们的声音和语音处理能力。这包括经过实际验证的语音清晰度和命令识别算法 - 通过这些算法，即使在边缘也能提供明确的通信和语音控制。欢迎联系我们，亲自聆听。

　　中国，2018年1月10日，高性能传感器解决方案供应商艾迈斯半导体公司（ams AG，瑞士股票交易所股票代码：AMS）今天宣布全球耳塞制造商Nuheara正在使用艾迈斯半导体的微型AS3412主动降噪IC，为其新款Live IQ耳塞提供最佳的混合降噪和音频放大功能。作为智能耳机市场领导者，Nuheara在国际消费电子产品展（CES 2018）上推出了全新Live IQ耳塞。 创新的Live IQ真无线耳塞，具备先进的主动降噪性能。单个耳塞包含一个Bluetooth®5无线电波，可无线连接到智能手机或媒体播放器，耳塞之间无需有线连接。 面向零售客户，定价低于200美元的Live IQ耳塞具备触摸感应控制功能：轻轻一触就能打

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　　从2016 年苹果推出 AirPods 起，分体式真无线（TWS）耳机这个新兴品类市场凭借着给消费者带来的极致的便利以及传输、续航、价格等痛点得到逐步解决，引爆了新一轮的增量市场。据全球知名研究机构 Strategy Analytics 发布的《全球蓝牙耳机销量和收益预测 2001-2024》研究报告显示，TWS 蓝牙耳机销量在 2019 年增长了 200%，预计到 2024 年 TWS 耳机的市场规模将达到千亿美元。ADI 中国区消费类产品市场经理 Sophie Mao 也在最近的一场活动中表示，国内 TWS 耳机还处于粗放增长阶段，各级玩家都将全面进入这个市场。 ADI 中国区消费类产品市场经理 Sophie Mao

　　）技术应用“破圈”背后的“密码” /

　　三星本周发布了最新款主动降噪蓝牙耳机 Galaxy Buds Pro 的软件更新，该更新对耳机的三个最重要功能进行了改进，本次更新版本号为 R190XXU0AUA5。 软件更新说明，该更新包括对主动降噪功能、环境音功能的优化改进，且提升了语音检测功能的切换速度。 IT之家了解到，上一次功能更新中，三星为 Galaxy Buds Pro 带来了听力增强功能。 三星 Galaxy Buds Pro 是一款支持主动降噪的无线 元。 官方数据显示，Galaxy Buds Pro 的主动降噪功能可以过滤掉高达 99% 的背景噪音。语音检测功能在检测到用户的声音时，可立即从主动降噪模式切

　　想象一下，你正在机场和朋友通电话。你周围有很多人在交谈，飞机在起飞/降落，数十个行李箱的滚轮滚过瓷砖地板，可能还有几个婴儿在哭闹。而电话那头的朋友，在一家热闹的餐厅。你的朋友需要应对自己的环境噪音：餐具和盘子叮当作响，食客们聊得起劲，餐厅播放着背景音乐，可能还有一些婴儿在哭闹。而在电话的两端，你们听到的都是平静而清晰的话语，而不是含混不清的声音。 这都得益于噪音抑制和主动降噪 (ANC)。这两项功能近来在音频产品中很常见，但它们不仅是流行词而已。这两项技术有助于以不同的重要方式减轻噪音的影响。本文将解释二者的区别，同时更深入地探讨其中的噪音抑制技术。 噪音抑制 来看看上述情景的第一部分：你在嘈杂的环境中对着麦克风讲话。

　　噪声，也称噪音，是让听到它的人和自然界带来烦恼的、不受欢迎的声音。影响人们工作学习休息的声音都称为噪声。对噪声的感受因各人的感觉、习惯等而不同，因此噪声有时是一个主观的感受。一般来说人们将影响人的交谈或思考的环境声音称为噪声。 降噪耳机定义 降噪耳机是指利用某种方法达到降低噪音的一种耳机。目前降噪耳机有两种分别为：主动降噪耳机和被动降噪耳机。 主动降噪功能就是通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波，将噪音中和，从而实现降噪的效果。被动式降噪耳机主要通过包围耳朵形成封闭空间，或者采用硅胶耳塞等隔音材料来阻挡外界噪声。 主动降噪和被动降噪耳机的区别 被动降噪（隔声降噪） 从降噪原理上说，被动降噪是在耳

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