Cleer ARC5耳机物联网设备语音控制中枢技术实现-优快云博客

Cleer ARC5耳机物联网设备语音控制中枢技术实现

你有没有想过，有一天只需要轻声说一句“把书房灯调暗”，家里的灯光就自动响应——而你甚至不用掏出手机？这不再是科幻电影的桥段。Cleer ARC5 耳机正悄然将无线耳机从“音乐播放器”升级为 个人数字生活的语音指挥官 。

更关键的是，这一切不需要依赖手机中转，也不必时刻联网“上云”。它自己就能听、能懂、能执行。听起来像魔法？其实背后是一整套精密设计的边缘AI与多协议通信架构在默默支撑。

我们不妨先抛开那些“高大上”的术语，回到一个最实际的问题： 为什么大多数TWS耳机喊了三年“智能交互”，却依然只能帮你切歌或打个电话？

答案很简单：它们缺一个“大脑”。

多数耳机本质上是蓝牙音箱的微型化版本，主控芯片只够跑音频解码和基础连接，想做语音识别？得靠手机；想控制家电？得通过App转发。中间环节越多，延迟越高，失败率也越大。更别说隐私风险——你的每一句话都可能被上传到云端。

而 Cleer ARC5 不一样。它内置了一颗真正的“中枢级”SoC：高通 QCC5171。

别看这名字像个零件编号，它的能力可不简单。这颗芯片不只是处理蓝牙连接，而是集成了双核 Cortex-M33 + 专用AI加速DSP，相当于在耳道里塞进了一台微型计算机 🧠。其中一个核心专注音频流解码，另一个则专职运行本地语音模型，比如关键词唤醒（KWD）和语音活动检测（VAD）。两个任务并行不悖，互不干扰。

举个例子，当你在地铁里说“Hey Cleer”，系统能在200毫秒内完成唤醒判断，全程无需联网。这是怎么做到的？

// 示例：基于QCC5171 SDK的关键词唤醒初始化
#include <kwd_api.h>

void voice_wakeup_init(void) {
    kwd_config_t config = {
        .sample_rate = 16000,
        .frame_size  = 512,
        .model_type  = KWD_MODEL_TFLITE_LITE,
        .callback    = on_keyword_detected
    };

    if (kwd_engine_init(&config) != KWD_SUCCESS) {
        LOG_ERROR("KWD init failed");
        return;
    }

    kwd_start_listening();
}

这段代码看似普通，但它揭示了一个重要事实： 语音识别已经可以在端侧以微秒级响应完成 。而且用的是 TensorFlow Lite Micro 这类轻量级框架训练出的模型，经过量化压缩后直接部署在 DSP 上运行，功耗低至 6.5mA @ 1.8V —— 几乎不影响续航。

但这只是第一步。真正让 Cleer ARC5 “听得清”的，是它的四麦克风阵列 + 深度学习降噪系统。

传统耳机通常用两三个麦克风做被动滤波，面对风噪、人声干扰往往束手无策。而 ARC5 采用双外置+双耳内麦克风布局，结合自适应波束成形算法，能动态“聚焦”用户嘴部方向，就像给声音装了个望远镜 🔭。

更厉害的是，它还用了类似 DCCRN 的深度复数循环网络来做频谱映射去噪。简单来说，就是让AI学会分辨什么是“你说的话”，什么是“背景噪音”。即使在85dB的喧嚣街头，也能把信噪比提升25dB以上，VAD误触发率控制在每小时不到半次。

你可以想象一下：你在机场候机厅喊一声“打电话给妈妈”，系统不会因为广播播报而误判，也不会因为风吹麦浪般的嘈杂环境而沉默。这种稳定性，正是高端语音产品和玩具级产品的分水岭。

class NoiseSuppressionModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv1d(257, 64, kernel_size=3)
        self.lstm = torch.nn.LSTM(64, 128, batch_first=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(128, 257)

    def forward(self, spec):
        x = torch.relu(self.conv1(spec))
        x, _ = self.lstm(x.transpose(1,2))
        mask = torch.sigmoid(self.fc(x))
        return spec * mask

这段PyTorch伪代码展示了模型结构的设计思路。实际部署时，模型会被进一步量化为int8格式，并转换成CMSIS-NN兼容指令，在QCC5171的AON DSP上实时运行，每20ms处理一帧音频数据，真正做到“边录边清”。

但光“听得到”还不够，还得“做得了事”。

这才是 Cleer ARC5 最颠覆的地方：它居然能直接连Wi-Fi！

没错，它不是通过手机代理，而是作为独立节点接入家庭局域网，变身一个随身携带的IoT网关 🌐。这意味着什么？意味着哪怕你手机没电、不在身边，只要耳机还有电，就能发指令控制家里设备。

比如你说：“关闭所有灯。”
→ 耳机会立刻通过MQTT协议向Home Assistant或阿里云IoT平台发送一条加密JSON消息：

{
  "device": "light.living_room",
  "action": "turn_on",
  "timestamp": "2025-04-05T10:30:00Z",
  "source": "earbud_left"
}

整个过程走TLS 1.3加密通道，配合OAuth 2.0令牌认证，安全性和可靠性都不输专业智能家居中枢。更贴心的是，它还有断网缓存机制——最多存10条指令，等网络恢复后自动重发，避免“说了等于白说”。

void send_iot_command(const char* topic, const char* payload) {
    MQTTClient client;
    MQTTPacket_connectData conn = MQTTPacket_connectData_initializer;

    MQTTClientSetup(&client, tcpip_send_buffer, sizeof(tcpip_send_buffer));

    conn.MQTTVersion = 4;
    conn.clientID.cstring = "cleer_arc5_left";
    conn.username.cstring = "user_token";
    conn.password.cstring = "oauth2_token";

    MQTTConnect(&client, &conn);
    MQTTPublish(&client, topic, 
                &(MQTTMessage){
                    .payload = (void*)payload,
                    .payloadlen = strlen(payload),
                    .qos = QOS1,
                    .retained = 0
                });
}

这个函数封装了完整的MQTT发布流程。背后其实是FreeRTOS的任务调度系统在维护长连接，确保网络状态稳定。而mDNS发现机制也让耳机可以自动扫描局域网内的IoT设备，省去繁琐配对。

说到这里，你大概已经明白它是如何工作的了。我们来走一遍真实场景：