Cleer Arc5耳机FOD异物检测算法实现

Cleer Arc5耳机FOD异物检测算法实现

你有没有试过把耳机随手塞进包里，结果拿出来时发现声音发闷、甚至有点发热？这可能不是耳机坏了，而是扬声器被布料或小物件堵住了。对于开放式设计的TWS耳机来说，这种“看不见的风险”尤为常见——没有耳塞封闭耳道，固然戴得舒服，但也意味着喇叭完全暴露在外。

Cleer Arc5作为一款主打开放式音频体验的旗舰耳机，就面临这样一个棘手问题：如何在不增加额外传感器的前提下，实时感知扬声器是否被异物遮挡？答案是——用 软件听懂喇叭的状态变化 。

他们没加红外头、也没铺电容感应区，而是靠一套自研的 FOD（Foreign Object Detection）异物检测算法 ，让耳机自己“感觉”到有没有东西贴在发声单元上。听起来像魔法？其实背后是一套精巧的阻抗监测+轻量AI模型组合拳。

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咱们先别急着看代码，来想想一个问题： 你怎么知道一个喇叭是正常的，还是被盖住了？

普通人可能会敲一敲听听响，而工程师的选择更“硬核”——测它的 交流阻抗曲线 。

动圈喇叭本质上是个电磁装置，音圈在磁场中运动产生声音。它的阻抗不是固定的，而是随频率变化的一条曲线，尤其在谐振频率 $ f_s $ 附近会出现明显的峰值。一旦有异物贴附在振膜前，声学负载改变，这条曲线就会发生偏移：谐振峰左移或右移、幅度变高或变低，就像人生病了体温会异常一样。

Cleer Arc5正是抓住了这个“生理信号”，通过定期给喇叭注入一段人耳听不见的小信号（比如200Hz~8kHz扫频），然后用ADC采样电压和电流，算出当前的阻抗频响特性：

$$
Z(f) = \frac{V_{\text{rms}}(f)}{I_{\text{rms}}(f)}
$$

整个过程耗时不到100ms，功率极低（<50mVpp），完全不影响正常播放。🧠 想象一下，耳机在你听歌间隙偷偷“自检”了一下，就像呼吸一样自然。

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但光有数据还不够，关键是怎么判断“这波操作到底正不正常”。

这里就轮到 特征提取 + 轻量分类模型 登场了。系统会从测量到的阻抗曲线中抓几个关键指标：

• 谐振频率偏了多少（Δf_s）？
• 阻抗峰值变高还是变低了（ΔZ_max）？
• 整体形状跟标准模板差多远（欧氏距离 or 相关系数）？

把这些数字打包成一个特征向量，喂给一个训练好的小型分类器——可能是SVM、决策树，甚至是查表匹配（LUT-based matching）。由于MCU资源有限（典型配置：Cortex-M4F，128KB RAM），不可能跑神经网络大模型，所以必须“瘦身高效率”。

好消息是，这类任务并不需要深度学习也能搞定。只要样本足够多样（正常佩戴、棉布覆盖、金属片压住、手指按压……），再配合交叉验证，准确率轻松干到97%以上，误报率压到1%以下 💯。

而且这套系统还能分级报警：
- 轻微遮挡 → 记录日志，下次连接提醒；
- 严重遮挡 → 暂停播放，语音提示：“请检查扬声器是否有遮挡”；
- 持续堵塞超5分钟 → 自动关机保护，防止线圈过热烧毁。

是不是比你妈还操心？😎

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当然，实际落地哪有那么简单。我见过不少团队想抄这条路，结果栽在几个细节上。

比如最常见的坑： 温漂误判 。

铜线绕制的音圈电阻会随温度升高而增大（约+0.39%/°C）。夏天户外暴晒后耳机表面60°C，DCR可能上升20%，如果不做补偿，系统一看“哎阻抗变高了”，立马判定异常，啪地给你静音——用户体验直接崩盘。

解决方案也很实在：加个NTC热敏电阻实时测温，或者利用空闲时段测一次直流电阻反推温度，做动态校准。有些高端方案甚至能结合环境气压和湿度做多维补偿，这就有点秀了。

另一个挑战是： 怎么区分“戴在头上”和“被东西盖住”？

开放式耳机本身就有一定声学衰减，耳朵夹住它的时候阻抗也会轻微变化。如果算法太敏感，用户一戴上就报警，那还不如没有。

对策是建立“佩戴数据库”作为基准模板，并融合IMU数据辅助判断：
👉 如果阻抗变了，但加速度计显示你在走路/晃动 → 很可能是正常佩戴；
👉 如果阻抗突变且设备静止 → 才更可能是异物覆盖。

这才是真正的“智能”，不是单一参数拍脑袋，而是多源信息融合推理。

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再来看看硬件链路是怎么配合的：

[MCU] ←SPI/I2C→ [Audio Codec] → [Power Amp] → [Speaker]
   ↓                   ↑               ↑
[NVIC IRQ]      [Voltage Sensing] [Current Sensing]
   ↓
[FOD Algorithm Engine]
   ↓
[Bluetooth Host / App Notification]

整个流程非常紧凑：
- MCU发起检测指令；
- Codec输出激励信号并采集反馈；
- 功放侧带电流检测电阻（sense resistor）提供$I(t)$；
- ADC同步采样$V(t)$和$I(t)$；
- 算法引擎跑完分类，结果通过BLE推送到手机App或触发本地语音提示。

全程无需新增传感器，复用现有音频通路，成本几乎为零 ✅。相比之下，光学方案贵、易积灰；电容感应怕汗液干扰；声学回波在开放式结构里根本收不到有效反射……难怪Cleer选择了这条“软硬协同”的技术路线。

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下面这段伪代码，基本还原了FOD任务的核心逻辑：

void fod_detection_task(void *pvParameters) {
    fod_status_t status;
    float freq_sweep[16] = {200, 400, 600, ..., 8000};
    impedance_point_t raw_data[16];

    while (1) {
        if (should_run_fod_check()) {
            enter_fod_mode();          

            for (int i = 0; i < 16; i++) {
                generate_tone(freq_sweep[i]);
                delay_ms(10);
                read_v_i_rms(&vrms, &irms);
                raw_data[i].z = vrms / irms;
                raw_data[i].f = freq_sweep[i];
            }

            apply_temperature_compensation(raw_data);
            extract_features(raw_data, &features);
            status = classify_with_model(&features);
            handle_detection_result(status);
            exit_fod_mode();
        }

        vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(60000)); // 可动态调整周期
    }
}

几个关键点值得注意：
- generate_tone() 通常由DAC生成，幅度控制在额定功率1%以内，避开2–4kHz敏感频段；
- read_v_i_rms() 需要做滤波和RMS计算，建议使用滑动窗提升信噪比；
- classify_with_model() 可能是固化在ROM里的SVM权重表或LUT查找；
- 整个任务运行在RTOS中，优先级低于音频主线程，避免影响播放流畅性。

更高级的做法还包括OTA支持——把模型参数打包进固件更新包，后续可根据用户反馈持续优化识别能力。毕竟现实世界千奇百怪，谁也不知道下一个遮住喇叭的是纸巾、橡皮筋，还是熊孩子的乐高碎片 🧱。

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说到应用场景，FOD的价值远不止“防堵”。

它可以延伸出很多有意思的功能：
- 佩戴状态识别 ：结合阻抗+IMU，判断耳机是否正在使用；
- 老化监测 ：长期跟踪$f_s$漂移趋势，预估喇叭寿命；
- 主动降噪优化 ：了解当前声学环境是否受限，动态调整ANC策略；
- 清洁提醒服务 ：当多次检测到轻度遮挡，推送“该清理啦”通知。

换句话说，FOD不只是个“安全开关”，更像是耳机的 健康监护仪 。

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最后提一句工程哲学上的思考：为什么Cleer选择这条路？

因为他们要做的是一款 强调美学与自由感的产品 。Arc系列追求无感佩戴、开放聆听，任何外露的传感器都会破坏线条美感。而基于阻抗分析的FOD方案，完美实现了“功能强大但隐形存在”的设计理念。

你看不见它，但它一直在守护你。

未来随着TinyML的发展，这类边缘智能会越来越普及。也许有一天，每副TWS耳机都能像智能手机一样，拥有自己的“身体感知系统”——不仅能听你说话，还能感知自己在哪、发生了什么。

而Cleer Arc5的这次尝试，像是吹响了一声哨音：国产音频设备，已经开始从“堆料拼配置”走向“深挖底层算法”的新阶段了 🔊。

这种全软件实现、低功耗、可扩展的FOD架构，或许很快就会成为高端开放式耳机的标配。就像锂电池的过充保护一样，不起眼，却必不可少。

毕竟，真正的好技术，从来都不是让你惊叹“哇！”，而是让你感觉“嗯，本来就该这样。” ✅