現在、AIメガネやアクションカメラ、軽量なスマートウェアラブルデバイスは急速に普及しつつあるものの、音声インタフェースには依然として克服が困難とされる設計上のボトルネックが存在しています。
1. 構造上の空間は極めて限られている。
AIメガネのテンプルやアクションカメラ本体、コンパクトなウェアラブルデバイスでは、基板面積の1平方ミリメートルすら貴重です。従来のパワーアンプや音声コーデックICは、大型のパッケージを採用しており、多数の外部部品を必要とするとともに、バッテリーやメインコントローラーが配置できるスペースを圧迫します。
2. 継続距離への不安は大きな懸念事項です。
ウェアラブル機器のバッテリー容量は通常300mAh以下であり、一方で従来型のオーディオチップは静止時および再生時の消費電力が比較的高いという課題を抱えています。音声起動とリアルタイム再生は、デバイスの総合的なバッテリー駆動時間を大幅に短縮します。
3. 外部スピーカーの音質が悪い
ウェアラブルデバイススピーカーの空洞は非常に小さいため、低周波応答性が低く、音量が不十分で、気流ノイズが発生し、歪みやクリッピングが深刻になります。従来のアンプには、オーディオ効果アルゴリズムが組み込まれておらず、パラメーターチューニングのためのメインプロセッサの追加の計算能力に依存しています。
4. 屋外での音声インタラクションが機能しない
運動中や自転車走行時、強風下、さらには賑やかな市場などでは、風切り音や周囲の雑音による干渉が極めて大きくなります。従来の音声処理用チップは、VADによるウェイクアップ時の消費電力が高く、ノイズ低減性能も弱いため、オフライン音声認識の精度が著しく低下します。
5. 高いソフトウェアおよびハードウェアの開発コスト
パワーアンプと音声処理用チップは、それぞれ独立したソリューションとして実装されている。アルゴリズムには第三者のライセンスが必要であり、デバッグサイクルは長期間に及び、メインコントローラーの計算資源を大きく消費するうえ、中小メーカーにとっての参入障壁も高い。
Aiweのデジタル・シーケンスアンプとAI‑NPU音声処理チップを組み合わせることで、ハードウェア実装、システムレベルでの低消費電力設計、独自のDSP/NPUアルゴリズムという3層にわたるターゲット指向のソリューションを提供し、軽量なウェアラブル機器の量産展開を可能にします。
図1：Aiweのフルリンクソリューション
パート02
二。AI向けの統合的かつ包括的なソリューションアーキテクチャ
マイクロホンアレイ → アップストリームNPU（VADウェイクアップ＋NPUノイズ低減＋音声認識）→ I2Sデジタルオーディオバス → デジタル・シリアスDSPオーディオアンプ（音響効果の強化＋スピーカ駆動）→ 小型スピーカ
図2: Aier統合オーディオソリューション
図3：3つの核心的優位性
パート03
三。主要チップ製品のパラメータ
(1) AW88103CSR超小型フラッグシップアンプ
1. ミニチュア化された包装
WLCSPウェーハレベルパッケージは、寸法がわずか1.77mm×2.175mmで、同レベルの出力において業界でも際立ってコンパクトなパッケージです。部品実装コストの低減とプリント基板の配線複雑さの削減により、AIメガネのテンプル内部の狭小な空間にも収容可能です。
2. ハードウェア仕様
6.25Vの適応型ブースト、8Ω負荷において2.1W出力、イヤホンモードおよびスピーカーフォンモードを両方サポートし、I2C制御インタフェースを備えています。出力ノイズフロアはわずか10μVで、強力なRF抑制性能により、ウェアラブル機器におけるTDD‑RF干渉を効果的に除去します。
3.DSPアルゴリズムの機能
内蔵フライングスカイDSP™AGC自動利得制御、クリッピング防止リミッティング、スピーカー保護、さらには風切り音抑制を含む、包括的なアルゴリズム群を統合しています。メインコントローラーがオーディオ処理のワークロードを共有する必要はありません。小さなフォームファクターのスピーカーでも、低周波数は自動的に強化されますが、ボーカルはクリアでフルボディのままです。
4. 超低消費電力設計
適応型ブーストによる動的電圧制御により、低音量時の消費電力を25％削減します。また、内蔵の多段式省電力モードにより待機時の静止電流がマイクロアンペア未満に抑えられるため、一日中装着する用途に最適です。
5. 保護メカニズム
短絡、過熱、低電圧、過電圧の四重ハードウェア保護により、屋外環境におけるアクションカメラの過酷な高温・低温の動作条件にも対応します。
6. 安定した温度での運転
動作温度：－40℃～85℃、屋外用アクションカメラおよび全天候対応のウェアラブル機器に適しています。
（2）AWA89601およびAWA89501
NPU搭載の上り音声処理チップ
AIを活用したオフライン音声インタラクションを統合し、端末上で多言語の音声対話をサポートします。さらに、AIを活用した深層学習によるノイズ低減とエコーキャンセリングを搭載しており、ノートPCやスマート家電、セキュリティシステム、AI玩具などのデバイスにおいて、高精細な音声通話を実現します。
図4 ANPUアプリケーションのブロック図
1. 音声処理における5つの基盤技術
5つの基幹的な音声処理技術が、音声認識の精度と自然さを大幅に向上させました。
図5音声処理のための5つの基盤技術
図6業界をリードする包括的な音声アルゴリズム
2. AI音声チップAWA89501QNR：デバイス内AI音声インタラクションの主要な適用シーン：
シーン1：AIおもちゃは複雑なネットワーク設定を必要とせず、すぐに音声によるやり取りが可能です。
シナリオ2：スマート家電は、ネットワークが届かない環境でも制御コマンドを実行できます。
図7：AWA89501QNRソリューションの比較優位性
ユースケース：AIおもちゃ／ロボット、AIoTデバイス、スマートスピーカー、産業用制御機器、スマートホーム
図8：AWA89501QNRの適用事例シナリオ
3.AI音声チップAWA89601QNR、ディープラーニング付きノイズリダクション
AIを活用した深層学習によるノイズ低減とエコーキャンセリングを統合し、高精細な音声通話をサポートします。
適用シーン：トランシーバー、ビル用ビデオインターホン、AIロボット、スマートヘルメット。
図9：AWA89601QNRの適用事例シナリオ
AI搭載のウェアラブルデバイスは、「ディスプレイ中心」のパラダイムから音声インタラクション中心のモデルへと移行しており、小型化、低消費電力、高音質、優れた音声認識が重要な差別化要因となっています。
Ai‑Oneは、国内で独自に開発した自社製チップ、小型化されたパッケージングアーキテクチャ、オンチップのハードウェア・ソフトウェア統合アルゴリズム、およびハードウェアレベルの超低消費電力VADという4つのコア技術を活用し、AIメガネやアクションカメラなどのウェアラブル機器におけるエンドツーエンドの音声処理課題に対し、ワンストップで解決策を提供する統合型オーディオソリューションです。軽量で長時間駆動を実現し、堅牢な音声インタラクションを提供するとともに、プレミアムな外部音質を備えた、差別化されたウェアラブル製品の開発を業界全体で支援します。
沪ICP备10011954号 |
沪公网安备 31011202011955号
