【经验】智能手机降噪麦克风如何根据AI语音识别进行降噪？
智能手机降噪麦克风中对于环境噪音的处理主要有两种方式：通过多MIC实现降噪功能，这种方式需要配备降噪MIC，对于用户的使用手势要求很高。在使用免提模式的时候，如果降噪MIC刚好压住用户的脸部，或者在耳机模式下都无法获得降噪效果。另外一种是通过在终端设备内置场景降噪的软件算法来实现降噪。这对于终端计算能力有很高要求，一方面对于环境噪声的样本数量有限，另一方面，噪声样本越多，终端的判断时间就会越长，会影响用户体验。
波洛斯发现这两种传统的降噪方式都具有各种缺陷，在具体的降噪效果上也是差强人意，但通过AI识别场景，更好的方式是采用独立的降噪芯片来进行降噪，这种方式的好处是只需要单MIC就能保证通话模式中实现清晰的语音。此外，这种方式也不需要对噪声样本进行搜索匹配。
之所以不需要对噪声样本进行搜索匹配，主要是因为AI处理器对超过4亿个语音资料样本进行了机器学习，可通过DNN网络迅速自行找到每段音频更为合适的模型和参数，可实现智能识别包括餐厅、公交地铁火车站、风噪、音乐噪声等各个噪声场景。
专为语音降噪设计的AI处理器，通过DNN网络降噪解决方案实现对原始声音的处理输出，其中每层网络拥有1028个节点。此外，AI处理器的运算能力可以达到1012ops/W，可以针对特别压缩的声音信号实现计算处理。
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型号- PNC102
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波洛斯音频处理芯片选型表
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产品型号
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品类
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适用场景
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拾音/识别距离（m）
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mic数量
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输入
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封装
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描述
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应用领域
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POROSVOC-PNC102
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语音降噪芯片
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65-75dB噪音环境
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0-5m
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1
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模拟数字
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QFN32（5x5mm）
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AI语音芯片、数字音频处理器，搭载POROSVOC单麦DNN神经网络降噪算法
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对讲机 • 通话耳机、话务耳机 • USB麦克风 • 降噪声卡 • 其它降噪收音类产品
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