Cleer ARC5耳机电信骚扰来电语音过滤系统设计-优快云博客

Cleer ARC5耳机电信骚扰来电语音过滤系统设计

你有没有经历过这样的场景？通勤路上刚戴上耳机准备听会儿音乐放松一下，突然一个陌生号码打进来：“您好，这里是XX银行，您有一笔贷款额度即将到期……” 🙄 更离谱的是，对方一口标准“客服腔”，连停顿都像背稿——可手机上的拦截软件却毫无反应。

这正是当前智能音频设备面临的真实困境： 我们越来越依赖TWS耳机进行通话交互，但对骚扰电话的防御能力却依然停留在十年前。

Cleer ARC5作为一款主打“开放式AI”的高端耳机，没有选择把这个问题甩锅给手机App或云端服务，而是做了一件更硬核的事： 把整套骚扰识别系统塞进了耳机里。 是的，就在那两个比拇指还小的耳挂中，藏着一个能实时听懂对方在说什么、并决定要不要帮你挂掉电话的“微型AI大脑”。

这不是简单的黑名单匹配，而是一次从架构到算法再到协议层的全链路重构。下面我们就来拆解这个藏在耳边的反诈系统，到底有多聪明。

一上来就分析语音？No，先让耳朵“省着点劲儿”

任何低功耗边缘AI系统的起点，都不是冲上去干，而是学会“偷懒”。在Cleer ARC5的设计哲学里， 永远不要让大模型去处理静音。

所以第一道关卡是—— 语音活动检测（VAD） 。它就像个值班保安，耳朵贴着墙听外面有没有人说话。没人出声？那就继续打盹；一旦听到动静，才叫醒后面的AI引擎开工。

这套VAD模块用的是WebRTC开源方案的深度定制版，运行在耳机主控芯片里的RISC-V协处理器上。别看它轻量，本事不小：

每10ms扫一眼音频流，提取能量、过零率和频谱特征；
使用8-bit定点化DNN模型判断是否为有效语音；
在信噪比仅5dB的地铁环境里，准确率仍超90%；
最关键的是， 功耗不到1mW ——相当于你在跑步时呼出的一口气所含的能量，就够它工作好几分钟。

// 简化版VAD逻辑示例（基于WebRTC）
#include "webrtc_vad.h"

int detect_voice_activity(vad_context_t *ctx, int16_t *pcm_buffer) {
    memcpy(ctx->audio_frame, pcm_buffer, sizeof(ctx->audio_frame));
    return WebRtcVad_Process(ctx->vad_state, 16000, ctx->audio_frame, 160);
}

这段代码看着简单，背后却是无数轮优化的结果：输入必须是16kHz采样率、160点帧长，才能确保与后续AI模型无缝对接。而且它不光看单帧，还要连续3~5帧都被判定为语音，才算真正“唤醒”系统——避免风吹树叶的声音把你从会议中惊醒 😅。

醒了之后干嘛？让AI听清“话术套路”

一旦VAD确认有人在说话，真正的重头戏就开始了： 语义级骚扰识别。

传统拦截靠关键词匹配，“贷款”“中奖”“公检法”一出现就报警。但骗子早就学会了绕开这些雷区，改用“您之前咨询过的服务”“系统自动推送”这类模糊话术。怎么办？

答案是： 让AI学会理解上下文意图。

Cleer ARC5内部部署了一个名为 TinyScreamNet 的轻量化神经网络，专为识别诈骗话术而生。它的结构看起来像个迷你CNN：

class TinyScreamNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=6):
        super().__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((4, 4))
        )
        self.classifier = nn.Linear(32*4*4, num_classes)

别被名字骗了，这可不是玩具模型。它接收的是语音的MEL频谱图（64×100像素），通过卷积层捕捉声音中的节奏模式、语调起伏和停顿规律——比如推销员特有的“高起音+快速连读”，或是冒充客服时那种刻意放慢的“一字一顿”。

训练数据来自脱敏后的千万级真实通话记录，覆盖普通话、粤语、四川话甚至闽南语变体。经过INT8量化压缩后，整个模型体积控制在 300KB以内 ，刚好能常驻在BES2500芯片的512KB SRAM中。

实测表现也很亮眼：
✅ 单次推理耗时 < 150ms（跑在Ceva-BX2 DSP @ 400MHz）
✅ F1-score 达到 0.92，误报率低于8%
✅ 支持OTA增量更新，每月推送一次新话术补丁包（约50KB）

也就是说，哪怕骗子明天开始说“您的生态账户存在风险”，只要后台发现趋势异常，两周内就能推送到你的耳机里。

听明白了，然后呢？得能“动手”才行

光会“听”还不够，还得能“做”。毕竟用户真正想要的不是“提醒我可能被骗”，而是“直接帮我挂了”。

这就牵扯到蓝牙协议中最容易被忽视的一环： HFP（Hands-Free Profile） 。

大多数耳机厂商只把HFP当个传声筒，来电了响个铃，挂断时发个指令。但Cleer ARC5把它玩成了“控制中枢”。每当手机传来 AT+CLIP="138XXXX1234" 这种来电通知，耳机固件就会启动一套闭环决策流程：

void on_hfp_clip_event(const char *number, int type) {
    if (is_in_blacklist(number)) {
        hfp_reject_call();           // 自动拒接
        log_to_cloud_block_event();  // 匿名上报
        return;
    }

    start_ai_analysis_for_number(number);  // 异步启动AI监听
    play_ringtone();                       // 先响铃，不打断体验
}

重点来了： AI分析是异步进行的 。也就是说，你在听到铃声的同时，耳机已经在悄悄监听对方开口的第一句话。通常前3秒足够判断出是不是套路话术。

一旦置信度超过阈值（比如0.85），立刻触发动作：

停止铃声
播放提示音：“注意，此来电疑似诈骗”
弹出触控选项：轻点两下即可快速挂断

整个过程延迟控制在200ms以内，比很多云端API的往返时间还短。更重要的是， 全程不需要联网 ，哪怕你在地下车库、高铁隧道里，也能照常防护。

这套系统到底解决了哪些“痛点”？

用户烦恼	Cleer ARC5怎么破
手机App太耗电	把AI卸载到耳机专用DSP，CPU几乎不参与
云端识别太慢	端侧推理，<200ms响应，跟得上对话节奏
不想装第三方软件	功能内置，连接即用，零配置
方言听不懂	训练集包含多种方言，识别更准
怕隐私泄露	原始语音永不上传，只保留匿名统计特征

特别是最后一点，非常关键。很多人担心“耳机会不会偷偷录音上传”？Cleer的做法很干脆： 不录、不存、不传。 AI模型直接在PCM流上做实时推理，处理完就丢，连缓存都不留。唯一上传的是“某号码被拦截了N次”这样的聚合数据，用于优化全局黑名单策略。