Cleer Arc5耳机麦克风输入通道的噪声分离技术

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#Cleer Arc5 # 噪声分离 # 麦克风阵列

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Cleer Arc5耳机麦克风输入通道的噪声分离技术

你有没有遇到过这样的尴尬？骑着共享单车，风吹得耳边呼呼作响，刚想打个电话汇报工作，对方却听不清你在说什么——“你说啥？风太大了！” 😅 或者在地铁站喊 Siri：“帮我记一下明天开会时间”，结果语音助手一脸懵：“我没听清哦~” 🙃

这背后的问题，其实是 麦克风拾音被环境噪声严重污染 。而解决这个问题的关键，正是我们今天要聊的主角： Cleer Arc5 耳机中那套精密到毫秒级的麦克风输入通道噪声分离技术 。

别看它藏在小小的耳夹里，这套系统融合了硬件布局、信号处理算法和边缘AI推理，堪称“听得清”的黑科技交响曲。咱们不整虚的，直接拆开来看它是怎么做到 在开放佩戴下依然通话如面对面聊天般清晰 的。

双麦克风阵列：不是多一个就行，而是“会听方向”

Cleer Arc5 每边耳夹都配备了两个高信噪比（>65dB）的 MEMS 麦克风，一个朝前，一个朝后，形成经典的 双麦克风波束成形结构 。但这可不是简单堆料，关键在于它们之间的“默契配合”。

前向麦克风 离嘴近，优先捕捉你的声音；
后向麦克风 则像个“环境监听员”，专门收周围噪音。

由于人声是从前方来的，所以它到达前麦的时间比后麦早一点点——这个微小的时间差（通常几十微秒），就是系统判断“这是不是我要的声音”的第一线索 🔍。

通过分析两路信号的 相位差与能量差异 ，系统能构建一个虚拟的“拾音聚光灯”，只照亮你说话的方向，把其他方向的噪声统统压下去。就像你在嘈杂酒吧里，朋友凑近你耳朵说话，你能听清，但旁边的喧闹却被自动过滤了一样。

数学上可以用这个公式来理解：

$$
y(n) = w_1 \cdot x_1(n) + w_2 \cdot x_2(n - \tau)
$$

其中 $x_1$ 是前麦信号，$x_2$ 是后麦信号，$\tau$ 是估计的时间延迟，$w_1, w_2$ 是动态调整的权重。整个过程就像是在不断微调“谁更重要”，让最终输出尽可能接近纯净的人声。

实测数据显示，这套设计能在典型场景下带来 8~12dB 的信噪比提升 ，相当于把背景音乐从“摇滚现场”调成“轻柔背景音”。🎧

而且为了应对户外使用，Cleer 还做了物理+数字双重防风处理：
✅ 麦克风孔加了纳米级防风网，减少气流冲击；
✅ 内置风噪检测算法，一旦识别到高频爆音特征，立刻启动频谱修复机制，避免“噗噗”声传过去让人误以为你在喷麦 😂。

ANC 和语音通道居然还能打架？必须解耦！

很多人不知道的是，主动降噪（ANC）和语音通话其实是“潜在对手”。为什么？

因为 ANC 系统也要用麦克风——参考麦克风采集外界噪声，生成反向声波去抵消它。但如果这些噪声数据不小心混进了通话通道，就会出现一种诡异现象： 你自己都没听见的噪声，对方却听得一清二楚！

更糟的是，如果共用同一个麦克风，还可能导致语音信号被错误地当成噪声给“消除”掉，造成声音发闷、空洞，甚至断断续续。

Cleer Arc5 的解决方案很干脆： 三通道独立走线，各干各的活 。

通道	功能	是否参与通话
Reference Mic	为 ANC 提供噪声样本	❌ 不参与
Error Mic	反馈降噪效果，闭环控制	❌ 不参与
Speech Mic Pair	专用于语音采集	✅ 唯一输入源

这种架构就像三条互不交叉的高速公路：一条跑降噪，一条跑反馈，一条跑语音。通过 I²S/PDM 接口实现物理隔离，再加上固件层权限管控，确保数据绝不串门。

不仅如此，系统还会在频域做一次“查重”：
🔍 把 ANC 已经处理过的噪声频段标记出来，在语音通道里主动衰减对应成分，防止重复处理导致失真。有点像两个人同时修图，一个去背景，一个调亮度，还得商量好别互相覆盖。

这样一来，ANC 可以安心降噪，通话也能保持干净，真正实现了 双轨并行、互不干扰 。端到端延迟控制在 <120ms ，完全满足实时通话要求，连视频会议都不会有口型不同步的烦恼。

AI 上阵：让耳机“听懂”什么是人声

波束成形再厉害，也只是基于物理规则做粗筛。真正的“杀手锏”，是藏在主控芯片 NPU 里的那个轻量级神经网络模型。

没错，Cleer Arc5 居然把 深度学习模型塞进了耳机本体 ，跑在 Qualcomm QCC5171 这类带 NPU 协处理器的平台上，实现真正的边缘智能语音分离。

它的流程大概是这样：

先对双麦信号做 STFT（短时傅里叶变换），变成一张“声音的热力图”——也就是梅尔频谱图；
把这张图喂给训练好的 DNN 模型（比如 U-Net 或 Conv-TasNet 结构），让它判断哪些部分是语音，哪些是噪声；
输出一个“语音掩码”，盖住噪声区域，保留人声轨迹；
最后再逆变换回时域，还原出干净的语音。

整个过程不到 20ms ，模型参数量控制在 50万以内 ，INT8 量化后占用 Flash 不到 300KB，完美适配嵌入式环境。

来看看核心配置👇

参数	数值
网络类型	Depthwise Separable Conv + LSTM
参数量	< 500K
推理延迟	< 20ms（@200MHz NPU）
支持噪声类型	白噪声、街道噪声、风噪、办公室语聊

是不是听起来很抽象？举个例子你就明白了：

想象你在咖啡馆小声说：“今晚回家吃饭。”
传统降噪可能直接把这段弱信号当噪声切掉了；
但 AI 模型会说：“等等，这频率走势像是人在说话，虽然小声，但我认得这个pattern！”于是把它留下来，还顺手补全了一些被掩盖的细节。

这就叫 弱语音增强能力 ，特别适合老人、女性或轻声细语的用户。再也不用担心“说得太轻对方听不见”了。

下面是简化版代码逻辑，感受一下它是如何嵌入资源受限平台的：

// 伪代码：DNN语音分离模块调用示例
void speech_enhancement_process(int16_t* mic_in, int16_t* speech_out) {
    float stft_buf[N_FFT];
    complex_t spectrogram[N_FFT/2+1][HOP_SIZE];

    // 1. 加窗STFT
    apply_window(mic_in, stft_buf, hamming_window);
    fft_real(stft_buf, spectrogram);

    // 2. 提取梅尔特征
    mel_spectrogram(spectrogram, mel_feat, n_mels=64);

    // 3. 归一化
    normalize(mel_feat);

    // 4. 调用TF Lite Micro模型
    tflite::MicroInterpreter interpreter(tflite_model, arena, ...);
    TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
    memcpy(input->data.f, mel_feat, sizeof(mel_feat));
    interpreter.Invoke();

    // 5. 获取掩码并重建
    TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
    apply_mask(spectrogram, output->data.f, enhanced_spectrogram);
    istft(enhanced_spectrogram, speech_out);

    // 6. 后处理
    deemphasis_filter(speech_out);
}

看到没？全程都在本地完成，不需要上传云端，隐私安全拉满🔒，响应速度也快到飞起⚡️。

实战表现：不只是打电话，更是未来交互的基石

把所有技术串起来，Cleer Arc5 的语音输入系统就像一支分工明确的特种部队：

[前向Mic] →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→
               ↓                              ↓
         [ADC采样]                     [波束成形DSP]
               ↓                              ↓
         [PDM转PCM]                  [自适应滤波处理]
               ↓                              ↓
             ↘______________________________↙
                             ↓
                   [DNN语音分离引擎（NPU）]
                             ↓
                    [编码器 → Bluetooth HCI]
                             ↓
                      [手机端接收与播放]

每一步都在为最终输出“高质量语音流”服务。实际体验中，你会发现几个明显改善：