【应用方案】声临其境，无界沟通：AI 眼镜上行下行全链路贯通

标题：艾为电子音频上行下行解决方案，直击 AI 眼镜痛点！

随着大模型能力成熟与多模态交互技术突破，AI 眼镜不再仅是 AR/VR 的轻量化分支，而被重新定义为 " 下一代人机交互核心载体 "，用户不再满足于只是 " 听见 "，而是期待 "听得见 到听得清 再到听得懂"，全链路系统级协同正在成为行业新标准。

艾为正深挖用户痛点，深度赋能行业头部 AI 眼镜产品，以   "上行采集 - 中端优化 - 下行输出 - 全链路协同" 的技术为核心，布局丰富的产品品类，推动智能音频设备实现从 " 能发声 " 到   " 会感知、懂交互 "   的跨越。

音频上行解决方案：在 AI 眼镜典型架构中，多麦克风阵列采集的声信号，经高精度 ADC 完成采样后，通过低延迟总线实时送入处理单元——艾为上行算法可灵活部署于 DSP 或 NPU，支持 2-8 路多麦克风阵列。

音频下行解决方案：awinicSKTune ® 神仙算法，W1 公版推出基础版与高阶版两套算法来满足客户的不同需求，同时支持定制化裁剪

一、 AI 眼镜上行音效解决方案——艾为帝江   X1

痛点直击

用户对实时翻译、第一视角记录、AR 导航、无障碍辅助等刚需场景的期待持续升温——能否在户外大风环境下录制 vlog？能否在嘈杂的环境中打电话？能否在地铁轰鸣中听清指令？艾为正深挖用户痛点，深度赋能行业头部 AI 眼镜产品。

破局关键：艾为帝江上行算法

艾为帝江是艾为推出的上行音频算法系列，针对录音录像，通话等场景，打造多套解决方案，涵盖风噪算法、环绕声、降噪，回声消除，波束成形等核心算法，支持集成至各类主流平台，可根据不同场景需求灵活搭配算法模块，全方位赋能 AI 眼镜，适配户外出行、会议办公、日常记录等多元使用场景。

视频博客 ( Vlog ) 场景赋能，无惧运动风噪，人声始终清晰通透

你是否也曾遗憾？

��骑行途中，风声呼啸盖过内心独白；

��跑步跟拍时，喘息与人声混沌难辨；

��户外漫步中，环境氛围饱满，却唯独缺了那一句 " 我想告诉你 " 的清澈？

图 2 运动风噪场景演示

��为此艾为帝江针对 AI 眼镜全新自研风噪算法：麦克风阵列采集的声信号经过风噪算法，精准识别风噪，提升语音清晰度，而后通过环绕声模块，提升氛围感，重新定义 Vlog 的声音美学。

* 状态检测：传递噪声 flag

* 可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求

* 已实现（艾为蓝底）：已实现模块

图 3 视频博客 ( Vlog ) 场景算法框图

效果展示

风噪算法不同环境下别具一格

  无风& 小风｜智能构建沉浸式环绕声场，让日常对话也自带电影级空间感；

大风｜保留环境音，提升语音信号 SNR

不是 " 消音 "，而是让人声浮出喧嚣，让氛围沉淀为质感。

大风场景下风噪算法开关对比

全场景通话赋能，智能降噪，人声精准传递

你有没有这样的时刻？

��视频会议中，自己说话像隔着一层毛玻璃，同事皱眉问：" 你刚才说什么？"

��街边接重要电话，背景是车流轰鸣、喇叭长鸣，对方只听见一片 " 嗡—— "；

��在国外交流，环境很嘈杂，店员拿起一把菠菜热情介绍："Do   you   like   spinach？ ( 你喜欢菠菜吗 ) "，翻译工具识别成 " 你长得像西班牙人 ( You look like a Spaniard ) " ……

图 4 翻译场景演示

��为此，艾为帝江深入通话全链路声学现场：麦克风阵列采集的声信号经过回声消除模块精准剥离回声信号，而波束成形像为声音装上隐形聚光灯，动态锁定声源方向，收束有效拾音区域，最后降噪将外界噪声屏蔽，超低语音损伤带来极致通话体验。

图 5 通话场景算法框图

回声消除开关对比

回声消除与降噪开关对比

唤醒识别的 " 第一道神经中枢 "

你是否也曾经历过这些瞬间？

��在地铁里戴着眼镜想问一句天气，风声盖过了你的声音；

在咖啡馆和朋友聊天，刚说 " 嘿—— "，AI 眼镜却误判成唤醒；

��走路时随口一唤，系统却沉默两秒才反应……

图 6 语音唤醒场景演示

��于是，艾为帝江上行算法来了。专为 AI 眼镜而设计的前端语音守门人：可以在复杂环境（风噪 / 人声 / 混响）中提升语音信噪比，真实佩戴场景下，识别稳定性显著提升，字错率下降6%+。

* 计划（灰底）：未来规划

图 7 唤醒识别场景算法框图

唤醒这件事，早就不是 " 能叫醒就行 " 了——叫不醒着急，乱醒来尴尬，反应慢更心累。用户体验才是唯一的裁判。未来艾为将打造超低功耗，超高唤醒率的语音唤醒算法，它会更安静、更敏锐。毕竟，最好的交互，是你根本没意识到它在工作。

二、AI 眼镜下行音效解决方案—— awinicSKTune ® 神仙算法 W1

痛点直击：

AR 眼镜的扬声器往往只能安装在眼镜腿上，为了保证美观和便携，通常没有充足的空间，只能放置更小更薄的扬声器。扬声器的重量通常不到 2g，长宽尺寸不超过 10*18mm，厚度宽度不超过 3.5mm。

受物理限制，微型扬声器很难输出响亮的声音和足够的低频，同时两个扬声器独立发声，缺乏协同处理，在视频播放时无法营造沉浸环绕感，另外更加致命的是微型扬声器受结构空间限制，容易产生可感知的气流杂音。（精简、背景字少一点）

                   扬声器摆放示意图（单侧）

破局关键：艾为神仙算法 SKTune ® W1

艾为 awinicSKTune ® 神仙算法 W1 凭借着极简出色的算法效果，成为解决上述问题的核心关键。

awinicSKTune ® 神仙算法 W1 音效处理                                  传统音效处理

神仙算法 SKTune ® W1 与普通音效处理的区别

awinicSKTune ® 神仙算法   W1 可帮助智能穿戴制造商，在紧凑布局设计下呈现更优的低频表现、更低的失真，以及更具沉浸感的音频效果体验。

AI 声场环绕技术：

通过 AI 元素识别，分离并控制不同音频成分，再对虚拟声源位置进行渲染，模拟出声音从 " 不同方向、不同距离 " 传到你耳朵的效果。

AI 声场效果体验：

AI 声场环绕算法关闭

AI 声场环绕算法开启

低音增强技术：

AI 眼镜常用扬声器由于体积小，质量轻，所能承受的低频电压信号比较小。

典型 AI 眼镜的 EQ 电压曲线

传统的处理手段只能通过 EQ 中的 High pass 滤波器或者 Low Shelf 滤波器进行预处理 , 以降低低频能量，避免扬声器振膜的机械撞击失真。此方法势必影响了整个低频效果，特别是 50Hz-200Hz 的重要频段。

awinicSKTune ® 神仙算法 W1 的 Bass 增强技术能够提供整套完整的低音增强方案：通过建立扬声器的位移模型曲线，确保所有信号均工作在安全振幅范围内，再采用差异的低音增强技术，通过均衡大小信号的虚拟成份听感，提升鼓声人声的低频表现。

非线性失真抑制算法：

由于磁路非线性、支撑系统非线性以及大振幅下分割运动等原因，扬声器在大振幅下容易产生非线性失真问题，导致低频容易产生嗡嗡声，清晰度降低，影响用户听感和低频表现。而非线性失真抑制算法可以修复低频听感，配合 bass 增强技术，在提升低频动态的同时保持音色纯净。

同一输入 NEC 算法开关失真对比

等效失真水平下输入电平对比

钢琴杂音抑制算法：

awinicSKTune ® 神仙算法   W1 的 APR 技术，可以通过 AI 智能识别播放音源元素，准确判断音源是否会产生气流杂音，再以灵活的处理手段，在不牺牲其它音源和低音效果的基础上，凭借高达 6dB 以上的动态压缩能力，解决扬声器气流杂音及钢琴杂音问题。

智能音量控制算法：

户外大音量听不清，室内中小音量低频听感缺失也常常是眼镜产品的一大痛点，awinicSKTune ® 神仙算法 W1 算法的智能音量控制算法可以根据平台侧下发的音量等级信息，实时调整 EQ 曲线。低音量时，人耳对低频敏感度下降，算法自动提升低频增益；高音量时，为避免喇叭过载，自动降低低频增益并提升中频（人声）清晰度，自动压缩峰值减少杂音。

一键切换，分别调教，让每种场景都有最适合的好声音

不同模式下调音风格示例

室内静享模式 ：安静环境下，三频均衡，音质细腻通透，还原音乐本真韵味。

户外清晰模式：嘈杂场景中，削减低频轰鸣，提亮中高频，让声音穿透环境噪音，响亮又听得清，通常用于超大音量。

其他模式：也可以自定义其他想要场景，如播客模式，专注语音表现，突出中频醇厚感，柔化尖锐齿音，久听舒适不刺耳。

此外，awinicSKTune ® 神仙算法 W1 已成功在各大平台实现移植和功能验证，是穿戴类产品首选的音效解决方案。

好的声音，不应被体积所限制。数模龙头艾为电子致力于以声学算法，赋能下一代智能穿戴，为用户带来高品质的音频体验。