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テレビ没入型オーディオアップグレード:テレビオーディオ awinic「チップ+アルゴリズム」一体化ソリューション

2026-08-18

随着 4K/8K 超高清表示技術の普及に伴い、テレビの画質は新たな段階に入り、オーディオ体験も製品体験の向上における核心的な方向性となっています。超薄型フォームファクターにおける音響設計のボトルネックが日益顕著になる中、音響効果アルゴリズムに依拠してハードウェアの物理的制限を突破することが、テレビオーディオ upgrade の主流パスとなっています。本稿では、テレビオーディオの技術的制約を出発点として、体系的に紹介いたします awinicSKTune®_S1 音響効果アルゴリズムの技術アーキテクチャと核心モジュールについて、いかにしてアルゴリズム手段によりスピーカーの潜在能力を引き出し、テレビオーディオ体験の体系的なアップグレードを実現するかを探求します。

0テレビオーディオの技術的制約と進化トレンド

平板テレビの音響設計は一組の構造的矛盾に直面しています:本体厚度がCRT時代の20cm以上から現在の5cm以内へと圧縮され、スピーカーに割り当てられる空間が急激に縮小しました。現在の主流家庭用テレビは普遍底部または背部下置き型の 2~2.5 インチフルレンジユニットを採用しており、キャビティ容積とユニット口径という二重の制限を受け、スピーカーの定格出力は明確な档位分化を示しています:


同時に、テレビオーディオの需要側において:

· 超薄型化トレンド:Mini-LEDとOLEDテレビの軽薄化トレンドが新型平板式スピーカーの需要を催生了し、2025年此类超薄モジュール(厚度≤15mm)の出荷量は1,860万セットに達しました。テレビスピーカー業界全体は2026年に前年比10.2%

· シーン多様化:映画(没入型サウンドフィールド/低域インパクト)、音楽(忠実度/階層感)、ニュース(音声明瞭度)、ゲーム(方位定位)がオーディオシステムに対して差異化されており、しばしば相互排他的なパラメータ需要を提起しています。

物理レベルにおける核心ボトルネックには、小口径スピーカーの大信号下での振幅過負荷と熱過負荷(ボイスコイル温度上昇、ボイスコイル変位限界超過によるスピーカー破損音、THD劣化など)が含まれます;壁掛け/スタンドなど異なる設置方式が引き起こす室内音響反射と周波数応答歪み;および単一の固定パラメータセットが多様なコンテンツシーンに適応できない問題です。

0awinicSKTune®_S1アルゴリズム体系:システムアーキテクチャと核心モジュール

awinicSKTune®_S1はawinicスマートテレビ、Soundbarおよび中大功率オーディオシステム向けに開発された(面向TV/スピーカーシーン)音響効果アルゴリズムプラットフォームです。その設計思路は単純な後処理増強ではなく、通常のオーディオ処理アルゴリズムを使用できるだけでなく、音響測定を通じて音響欠陥を検出し、音響補正を開始して室内音響欠陥を修復すると同時に、多次元保護機制を通じてスピーカーが安全範囲内で動作することを確保します。

awinicSKTune®_S1システムアーキテクチャ

2.1 AIサラウンド音場(Virtual Surround)

技術課題:従来のステレオコンテンツはテレビのマルチチャンネルシステムの物理的潜在能力を十分に活用できません。真の空間没入感が欠如しています。

技術原理:awinicSKTune®_S1に基づくHRTF(Head-Related Transfer Function)仮想音場再構築技術を採用しています。モジュールはアップミックス技術により、ステレオオーディオをマルチチャンネル信号(中央、側方、サラウンド)へ分離し、それぞれに対して针对性的処理を行います:中央チャンネルはゲイン増強により明瞭度を向上させます;側方チャンネル/サラウンドチャンネルは、レンダリングフィルタリングにより前方音場の宽度を拡張し、サラウンド強度を向上させます。

信号フロー:

1. 入力:ステレオPCMストリーム

2. AIコンテンツ分類:採用AIコンテンツ認識技術により、ステレオオーディオをマルチチャンネル信号へ分離します、

3. HRTF畳み込み処理:側方チャンネル/サラウンドチャンネル信号はHRTFフィルタバンクを経てマルチチャンネル仮想音源を生成します

4. 出力:マルチチャンネルPCM(互換5.1/7.1物理レイアウト)

技術特徴:アルゴリズム遅延は10ms前後に制御され、テレビシーンで許容される範囲内(<40ms)、かつ上流の音源からマルチチャンネルコーデックストリームに依存せず、ステレオコンテンツに対して広範な互換性を備えています。

2.2 ルーム音響補正(Room Correction)

技術的課題:テレビの実際の設置環境(リビングルーム/寝室、壁掛け/ブラケット、家具のレイアウト)は非常に不確実性が高く、固定されたパラメータ調整ではすべてのシナリオに適応できません。壁掛け設置は特に、壁面からの反射により中低域応答のディップや高域のコムフィルタを引き起こしやすく、音を"濁った"または"こもった"ように聞こえさせます。

技術原理:ルームインパルス応答と逆フィルタ補償に基づきます。スピーカーが再生するスイープ信号を分析してルーム音響特徴を抽出し、分析アルゴリズムにより逆フィルタを構築することで、ルームインパルス応答を≈理想的なインパルス


理想的なインパルス応答図



ルームインパルス応答

マルチチャンネルキャリブレーションフロー:

1. 各チャンネルで独立してスイープ励起信号を再生

2. マイクロホンアレイ(または内蔵フィードバック経路)によりルーム応答を取得

3. 各スピーカーからリスニングポジションまでのインパルス応答を推定 h_room(t)

4. 振幅周波数特性のアライメント:各チャンネルの振幅を滑らかに確保

5. 位相補正:物理的位置の違いに起因する位相差を補償し、音像の偏移とコムフィルタを回避

ルーム音響補正の前後比較




2.3 AI音声強調(AI Voice Enhancement)

一般的な課題:スポーツ競技、バラエティ番組、ドキュメンタリーなどの番組において、環境背景音(歓声、伴奏音楽、自然音)がしばしば人声を掩蔽し、対話の明瞭度が不足します。従来のEQは、中域周波数帯のゲインを増幅(通常1-4kHz)することで人声を際立たせますが、副作用として背景ノイズも同時に増幅され、かつ異なるピッチの話者への適応性が劣ります。

技術原理:AIコンテンツ認識技術に基づきます。アルゴリズムはアップミックス時に入力信号を分解し、サイドチェーンを通じて人声を抽出して、人声成分に対して独立した動的ゲイン制御を行い、非人声成分は元のレベルを維持します。

信号処理チェーン:

技術的優位性:広帯域EQ方式と比較して、本方法は周波数選択性を有し——人声スペクトル成分に属するエネルギーのみを増強するため、"背景ノイズが人声とともに大きくなる"という問題を回避します。同時に比率調整をサポートします。

2.4 非線形歪み補償(THD Compensation)

一般的な課題:大振幅スピーカーおよび高出力パワーアンプの普及はスマートスピーカーの音声再生効果を大幅に向上させましたが、顕著な非線形歪みの問題をもたらし、明瞭度の低下を招いてユーザーの聴感や低域表現に影響を与えています。


技術原理:スピーカーの物理モデルに基づくプレディストーション補償です。アルゴリズムは主要な非線形パラメータの関数関係をモデル化してスピーカーの逆非線形モデルを構築します。信号をパワーアンプへ入力する前に、逆モデルを用いて入力信号に対してプレディストーション処理を行うことで、スピーカーの非線形システムを経た後に最終的に放射される音響信号が理想的な線形応答に近づくようにします。


非線形歪み補償パス

補償効果:典型的な動作条件下において、THDが顕著に低減し、低域のダイナミックレンジが約2-3dB向上します。

2.5 ハードウェア実装プラットフォーム:AW858シリーズおよび Feitian™DSP

awinicSKTune®_S1一部のアルゴリズムはawinicawinic が独自開発した Feitian™DSP上で動作しており、このDSPはAW85805/AW85815などの中大功率デジタルDクラス D 増幅器チップにおいて。ハードウェアプラットフォームの主要指標は以下の通りです:


03 awinicオーディオフルチェーンの展開と産業実践

awinicオーディオ分野における展開は、チップからアルゴリズムまでの完全なチェーンをカバーしています:

· ハードウェア層:オーディオパワーアンプ(Smart K/D、Medium K Auto Kクラス)、ADC/DAC、Codec、オーディオバスインターフェースチップ

· アルゴリズム層:awinicSKTune®シリーズ音響効果アルゴリズム(スマートフォン/ウェアラブル/TV/車載マルチプラットフォーム)

現在までに、awinicawinic のオーディオチップの累計出荷数は120億個を超え、awinicアルゴリズムを搭載した端末機器は20億台を超えています。テレビオーディオ赛道において、awinicawinic が提供するのは、"AW858ハードウェアプラットフォーム + 飛天DSP + awinicSKTune®_S1アルゴリズム"の一体化ソリューションであり、顧客のプロトタイプ評価から量産時のチューニングまでの全プロセスへの迅速な導入をサポートします。

04 まとめ

テレビ業界の競争次元は、"画質の単一点突破"から"視聴覚総合体験"へと移行しています。物理空間が制限される前提のもと、アルゴリズムはテレビオーディオのアップグレードにおける核心的なレバレッジとなっています。限られたハードウェア条件の下で、音場表現、音声の明瞭度、低域ダイナミクスを体系的に向上させ、テレビメーカーに対して整套のソリューションを提供しています。