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[技術記事]Awinic 飞天™ DSPブラックテクノロジーの全貌：技術進化、製品開発、そして独自アルゴリズム

2025-10-30

1960年代に高速フーリエ変換（FFT）が導入され、無限インパルス応答（IIR）フィルタおよび有限インパルス応答（FIR）フィルタの設計手法が洗練されたことにより、デジタル信号処理技術への需要は急速に拡大し始めた。この期間において、オーディオ、画像処理、通信などの分野における需要が大幅に増加し、デジタル信号処理装置（DSP）の開発と応用を促進しました。

音響分野において、オーディオDSP技術は急速に進歩しており、革新的なオーディオアルゴリズムの設計によってシステムの音質は大幅に向上しています。人工知能の画期的な進展とニューラルプロセッシングユニット（NPU）の台頭により、今後の音声処理技術は、DSPとNPUを統合したハイブリッドアーキテクチャへと進化していくでしょう。音響処理の知能化を推進する新たな道筋を開いた。

アナログ・デジタルハイブリッドチップのトップメーカーであるアイウェア電子が発売した「Aiwareフライングスカイ」。™DSPは、まさに現代のオーディオ処理が求める要件を満たすよう設計された高性能なソリューションです。「飛天」という言葉は、東洋の美学と想像力を凝縮しており、空を舞う東洋の女神という神話的形象から着想を得ています。「Fei」は、音の物理的限界を超越する音響の飛躍を象徴し、「Tian」は、純粋無垢な音質の至高の境地への到達を意味します。「Feitian」という名称は、「不滅のアルゴリズムSKTune」を彷彿とさせ、伝統文化や東洋的なロマン、そして技術革新のイメージを体現しています。

本シリーズでは、DSPおよびAiwei Feitianの技術的進化について、以下の観点から詳細に解説します。™DSP関連製品の進化：

私は。DSP技術の進化と設計

近年、DSP（デジタルシグナルプロセッサ）は、アーキテクチャ設計、命令実行、製造プロセス、ならびにアルゴリズムの最適化において、継続的な進歩を遂げています。技術革新と洗練された設計により、彼らは性能を大幅に向上させただけでなく、消費電力も効果的に低減しました。

01 DSPアーキテクチャ

DSPアーキテクチャは、デジタル信号処理システムの中核を成しており、その設計は信号処理の効率およびシステム全体の性能に直接影響を及ぼす。

ノイマン型アーキテクチャ

図1フォン・ノイマン型アーキテクチャ

ノイマン型アーキテクチャは、現代のコンピュータの基盤である。現在、ほとんどのコンピュータCPUのアーキテクチャは、ノイマン型アーキテクチャに由来している。ノイマン型アーキテクチャは、CPUとメモリとの間の根本的な関係を規定する。CPUはバスを介してデータをやり取りし、このバスは命令とデータの両方を伝送できる。一方で、命令とデータは同一のメモリ空間に格納される。伝送は単一のバスを用いて行われる。データ処理において、ノイマン型アーキテクチャでは、データと命令が単一のバスを介して扱われるため、それらの転送は逐次的に行われなければならない。したがって、命令フェッチとデータフェッチというCPUの基本的な動作は同時に実行できない。図1は、命令のいくつかの基本的な動作を示している。

ハヴァルアーキテクチャ

図2：ハーウェル構造

ハーバード・アーキテクチャでは、データ用バスと命令用バスを分離して使用し、命令のフェッチとデコードを並行して処理することを可能にしている。命令1のデコード中に、命令2のフェッチを並行して行うことができる。これは、データ転送が2本の独立したバスを介して行われるためであり、これにより両者の処理を同時に進めることができ、プロセッサの性能を大幅に向上させる。DSPは、ほぼ例外なくハーバード・アーキテクチャに基づくプロセッサを採用している。

02 SIMD入門

技術の進展と計算性能に対する需要の高まりに伴い、DSP処理は広帯域化およびベクトル化へと進化していかなければならない。命令セットの観点から見ると、アーキテクチャは単一命令・単一データ処理（SISD）から単一命令・多重データ処理（SIMD）へと段階的に進化してきました。次に、これらのいくつかの技術の違いについて検討しましょう。SIMD（Single Instruction Multiple Data）技術は、さまざまなDSPやCPUにおいて進化し、発展を遂げています。


図3 SISD（シングル・インストラクション・シングル・データ）とSIMDの論理的模式図

SIMDレジスタは、64ビット型と128ビット型に分類できる。64ビットレジスタ内のデータは、1つの64ビットレジスタ内で同時に処理可能な32ビット整数データ要素2個、16ビット整数データ要素4個、または8ビット整数データ要素8個に分割できる。また、128ビットレジスタ内のデータは、32ビット整数データ要素4個に分割できる。1つの128ビットレジスター内で、8個の16ビット整数データ要素、または16個の8ビット整数データ要素を同時に処理できます。このSIMD実行モデルは、DSPおよびCPUの計算性能を大幅に向上させます。

その後のDSPおよびCPUベンダーの技術進化において、一部の企業は、並列計算性能を向上させるため、超長命令ワード（VLW）ベースのSIMD（Single Instruction, Multiple Data）アーキテクチャを採用しています。たとえば、クアルコムのDSP HVX（Hexagon Vector eXtensions）命令セットやARMのNEON命令セットなど、これらの命令は、ベクトル処理機能を拡張することで、並列計算の効率を大幅に向上させます。アイ・ウェイ・フェイティエン™DSPはまた、ベクトル演算の分野においても深い研究と実用的な応用を重ね、その処理性能と効率の最適化を図ってきました。

03 DSP技術と消費電力

計算性能に加えて、製造プロセスはDSP技術の進化におけるもうひとつの重要な分野である。1990年代には、CMOS技術の進展に伴い、DSPチップの消費電力は大幅に低減された。CMOS技術の低消費電力特性により、音声処理や画像処理などの分野におけるDSPの応用範囲が広がった。DSP分野のリーダーであるテキサス・インスツルメンツ（TI）は、C5000シリーズを0.18マイクロメートルプロセスで製造しており、一方、C6000シリーズは90ナノメートルまたは65ナノメートルのプロセスへと進化しています。C5000と比較して、C6000は省電力性と性能の両面で大幅な向上を実現しています。

製造プロセスの進化は、チップ面積を大幅に縮小し、シングルボードシステムへの統合を容易にしただけでなく、消費電力も著しく低減しました。例えば、90nmプロセスで実装されたモバイル向けHD動画エンコーダIPの消費電力は約100mWであるのに対し、65nmプロセスへとスケーリングすることで消費電力は50mWに低減され、約50％の省電力効果が得られます。

低消費電力設計の実現にあたっては、プロセス技術の進展に加え、他の各種技術の進化も同様に重要である。動的電圧周波数スケーリング（DVFS）は、動作電圧と動作周波数をリアルタイムで動的に調整することで、消費電力を最適化する技術です。軽負荷条件下では、DSPは電圧と周波数の両方を低下させることで、消費電力を大幅に削減できます。この技術は、高精度な負荷予測と迅速な動作点切り替えに依存している。命令の実行はパフォーマンスカウンタによって監視され、動的な調整が可能になる。

上述のとおり、現在のDSPアーキテクチャはいずれもハーバード・アーキテクチャに基づいており、これによりシステム性能が効果的に向上しています。一方、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）の命令処理モデルは、別次元からDSPの計算性能を大幅に向上させます。さらに、DSPの進化過程において、プロセス技術はその性能に大きな影響を及ぼしている。より高度なプロセス技術は、高いエネルギー効率と面積縮小の利点をもたらします。

二。アイ・ウェイ・フェイティエン™DSP製品の進化

中国を代表するアナログICメーカー、アイウェイ・エレクトロニクスが展開する「Aiwei Feitian」。™製品の進化プロセスを通じて、DSPは一貫して最先端の技術革新の採用に取り組み、自社の要件や製品特性を踏まえ、的確な最適化とイノベーションを実施することで、最終的に高度にカスタマイズされた製品ソリューションを提供してきました。以下では、愛威飛天について詳しく説明します。™現在の製品のイテレーションとDSPの進化

その中でも、下図は初代のAiwei Feitianを示しています。™最新世代に至るまで、DSP製品の主要な特長と主要パラメーターの変遷を示す。

図4：艾未未の『空へ飛ぶ』™DSP製品の計算性能とアルゴリズム

図4に示すとおり、第1世代の0.18 µmプロセスから55 nmプロセスへと移行する間に、計算性能は4倍に向上し、消費電力は74％削減されました。

01 DSPプロセス技術

アイ・ウェイ・フェイティエン™第1世代のDSP製品は0.18μmプロセス技術を採用し、オーディオDSPの機能とアルゴリズムの統合を実現しました。しかし、0.18 μmプロセスの特性により、当世代製品のチップ面積は比較的大きくなっています。第2世代の製品は、より高度な90nmプロセス技術を採用し、その技術はAW88166において成功裏に実装されました。プロセスの高度化により消費電力を大幅に低減するとともに、バーチャル・ベースや高音量強化などの新たなアルゴリズムモジュールを搭載し、製品の機能と性能を一層向上させました。

最新のDSP製品において、Aiwei Feitianは……™当DSPは55nmプロセス技術で製造されており、性能、消費電力、チップ面積のすべてにおいて総合的な向上を実現することで、市場における競争力を一層強化しています。

02 DSPの演算能力とオーディオエフェクト

アイ・ウェイ・フェイティエン™DSPの計算性能は著しい向上を遂げており、第1世代の40MIPSから最新のDSP5.0では200MIPSへと進化し、計算能力の継続的な最適化と向上が示されています。この機能強化は、処理速度の大幅な向上にとどまらず、アルゴリズムの複雑さや機能の拡張性に対するより強固なサポートをももたらします。

03次世代DSPアルゴリズム

最新世代のDSPアルゴリズムにおいて、Aiwei Feitianは……™DSPは、AIを活用した深層学習技術を導入し、その適用範囲と性能をさらに拡大しています。AIアルゴリズムは、音場のサラウンド音響最適化や低周波増強、ラウドネス向上に活用され、インテリジェントな音響処理により没入感あふれるオーディオ体験を実現します。音質を、プロのコンサートホールのそれにできるだけ近づけるために。この技術の導入は、音響処理の精度と表現力を高めただけでなく、ユーザーにより高品位なリスニング体験をもたらしました。

アナログ・デジタルハイブリッドチップのトップメーカーであるアイウェア電子が発売した「Aiwareフライングスカイ」。™継続的な技術革新と製品開発により、DSPは包括的なオーディオ製品ポートフォリオを構築しました。新世代の製品では、AI技術が搭載され、没入感のある3Dサラウンドサウンドを実現し、ユーザー体験を大幅に向上させています。

高品質なDSP製品は、その真の価値を発揮するためには、卓越したDSPアルゴリズムに支えられている必要があります。アナログ・デジタルハイブリッドチップのリーディングカンパニー、アイウェイ電子のアイウェイ・フェティエン。™DSP固有のアルゴリズムは、製品の性能向上および機能の最適化において重要な役割を果たしてきました。一方で、本稿はDSP技術の今後の発展動向を展望し、その技術進化の潜在的な方向性についても探求している。

三。艾偉の天空への跳躍™DSP専用アルゴリズム入門

01低電圧保護アルゴリズム

Aiweiは、低電力モード時の保護機能をさらに強化し、サブマイクロ秒級の応答時間、多段階の調整機能、および多彩なデバッグオプションを備えた低電力保護（LTP）アルゴリズムを開発しました。これにより、電力増幅器は、さらに低い供給電圧下でも可聴ノイズを発することなく、引き続き信頼性高く動作します。

図5電源電圧降下後の出力信号の比較

上図に示すように、電源電圧が3.8 Vから2.7 Vに低下しても、AW88166は歪みやノイズを生じることなく音楽信号を出力し続けることができます（付随する低電圧保護アルゴリズムが有効な場合、全体の振幅はわずかに低下しますが、2.7Vの低電圧状態でも正常に音声を出力し続けます。一方、低電圧保護機能のないオーディオアンプでは、2.供給電圧が7 Vの場合、デバイスは異常動作状態に移行し、音声出力が一切行われません。

図6：LTP処理のアーキテクチャ図

LTPアルゴリズムはチップのDSPに統合されているため、応答時間は数百マイクロ秒レベルに達します。一方、DSPを搭載しない他の低消費電力保護ソリューションでは、アンプの応答時間が通常10ミリ秒を超えることがあります。バッテリー電圧は内部のVセンサーを介して取得され、チップ温度は内部の温度センサーによって測定されます。外部温度はI²C経由で取得されます。このようにして、LTPアルゴリズムモジュールは、バッテリー電圧、外部温度、およびチップ温度を同時に監視することができます。これらの温度および電圧の測定値をもとに、低温かつ充電状態が低い条件下で電池電圧の過度な低下を防ぐため、チップの最大放電電流Ipeakを動的に調整することができます。これにより、チップがUVLOをトリガーし、動作異常が発生したり、モバイル機器の強制シャットダウンに至ることがあります。同時に、Ipeakが低下してチップの最大出力能力が低下した場合、LTPモジュールはチップのボリュームおよびVmax設定を調整することで、ピーク出力波形が歪みなく、ノイズのない状態を維持できます。

LTPアルゴリズムは、AW88166のみならず、AW88394、AW88399、AW85180Sなど、その後に発売されたAiwei Feitianの新製品にも採用されています。™DSP製品はすべて使用中です。

02ピアノノイズ抑制アルゴリズム

従来のピアノのノイズ抑制手法では、イコライジングやダイナミックレンジ圧縮によって不要な音を減衰させるが、この方法では本来ノイズのなかった信号成分も同時に劣化してしまう。アナログ・デジタルハイブリッドICの分野で先行するAiwei Electronicsが開発したピアノノイズ抑制アルゴリズムは、機械学習を用いて不要な音を識別し、抑制することができます。

抑制利得およびノイズ波形は次のように表される：

図7ピアノ騒音低減利得の模式図

機械学習が抑制が必要なピアノのノイズを検出した場合、信号の振幅を解析することで、適切なゲインリダクション量を決定します。雑音信号が大きいときには抑制レベルは高く、雑音信号が小さいときには抑制レベルは相応に低くなります。

以下の図は、各種の雑音抑制技術の効果を示しています。その中でも、左の図は抑制効果を示している。

図8ノイズ抑制処理（左）とノイズフリーの抑制処理（右）

従来手法の性能は、本質的にはAWのノイズ抑制手法とほぼ同等である。図8は、抑制を行わない場合、従来の手法では信号が抑圧されがちである一方で、Aiwei社の手法ではノイズ以外の成分に対して最小限の処理しか施さないことを示している。

AW85815/AW85180およびその他のAiwei飛天シリーズ™すべてのDSP製品は、ピアノノイズ抑制アルゴリズムをサポートしています。

03 AI音場サラウンドアルゴリズム

個人のエンターテインメントシーンがますます多様化し、スマートデバイスのエコシステムが統合されるなか、空間的な没入感、音源の定位精度、ダイナミックレンジの性能といった点で、従来の2チャンネルオーディオシステムの限界は一層顕著になっています。バーチャルサラウンドサウンドは、音声を二次元の平面から三次元空間へと拡張し、雨粒が頭上から降り注ぎ、銃弾が左右や背後をすれ違うように感じられる没入感あふれる聴覚体験を提供します。AI技術の進展は、個人向けエンターテインメントのあり方を直接的に進化へと導いてきました。

AIを用いた音声認識により、左右のチャンネルに含まれるボーカル信号、楽器信号、環境音信号を分離し、ボーカル・伴奏・環境音それぞれに対して独立にゲイン処理を行うことで、ボーカルの強調などの効果を実現します。

頭部伝達関数を用いて、異なる仮想音源位置に対応する信号のバイノラルレンダリングを行う。

従来のスピーカー配置がもたらす音響上の制約を打ち破り、没入感あふれる5.1チャンネルのサラウンドサウンドを実現します。

図9サラウンドサウンドシステムの概略図

音場が拡大される一方で、図10に示すように、左右および後方から発せられるバーチャルサラウンド音が驚くほど明瞭に聴取できます。

図10音場展開の模式図

AI音場サラウンドアルゴリズム機能は、Aiwei Feitianでご利用いただけます。™DSP製品のAW88188でサポートされています。

DSPの今後の発展

人工知能技術の急速な進展に伴い、AIアルゴリズムの応用範囲は拡大を続け、それに伴ってその計算リソースへの要求も大幅に増加しています。エッジデバイスの分野では、スマートスピーカーやスマートホーム機器、ウェアラブル端末などにおいて、AIアルゴリズムの活用がますます広がりを見せています。これらのデバイスは、端末内処理を活用して、音声インタラクション、環境センシング、健康モニタリングなどの機能を提供します。しかし、オンデバイス機器はハードウェアの限られた処理能力に制約されており、計算リソースの不足、厳しい消費電力要件、高いリアルタイム性能要求といった課題に直面しています。エッジデバイス上でAIアルゴリズムを効率的に導入する方法は、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）にとって極めて重要な課題となっている。

信号処理に特化したプロセッサとして、DSPは音声処理や画像処理などの分野で広く応用されています。しかし、インテリジェンスに対する需要が引き続き拡大するなか、DSPは、ますます複雑化する処理要件に対応するため、既存の信号処理技術とAIアルゴリズムを深く統合していく必要がある。

エッジデバイスにおけるAIアルゴリズムの高い計算負荷に対処するため、ニューラルプロセッシングユニット（NPU）が登場しました。ニューラルネットワークの計算に特化して設計されたハードウェアアクセラレータとして、NPUはAIアルゴリズムの処理効率を大幅に向上させることができ、デバイス内でのAIコンピューティング需要に対応するための基幹技術となっています。NPUとDSPを組み合わせることで、これは、AIアルゴリズムの実行効率と消費電力を最適化するだけでなく、エッジ側のインテリジェントデバイスの性能向上を支える重要な基盤でもあります。

高い性能、低消費電力、リアルタイムの応答性、および専用のハードウェアアクセラレーションにより、NPUはAIアプリケーションにおける重要なハードウェアコンポーネントとして台頭しています。その性能は、エッジコンピューティングやリアルタイムデータ分析、端末内AIなどのシナリオにおいて特に優れている。中国を代表するアナログICサプライヤーである愛威電子は、市場ニーズ、技術的専門性、コスト管理能力などの要素を統合してまいります。性能要件を満たすとともに、市場において競争力のある価格帯のNPU製品をさらに設計する。

全体として、アンプ用DSPは引き続き重要な地位を占めています。プラットフォームの計算能力は大幅に向上したものの、計算リソースに対する需要は無限です。アンプのDSPは、その計算能力の優位性を活かして、ホストプラットフォームの処理能力が十分でないようなアプリケーションシナリオにも対応できます。一方、アンプのDSPはリアルタイム処理において大きな利点をもたらし、ラウドスピーカーと連携して迅速な調整を可能にします。これにより、最適な保護性能と音響性能を実現します。

本シリーズは、艾偉天氏によるDSPのアーキテクチャと技術に関する包括的な概説です。™本稿では、DSP製品とその中核アルゴリズムの反復的な進化を概観し、NPU技術および多様なAIアプリケーションに対する需要の高まりに特に着目しながら、DSP技術の今後の動向について展望的な分析を提示する。先進のアナログ・デジタルハイブリッドICメーカーであるAiwei Electronicsは、一貫してDSP技術に革新の重点を置いています。高度なDSP技術を活用し、最適な性能を備えた製品の開発に取り組んでいます。