Cleer ARC5耳机离线语音命令识别的技术实现路径

Cleer ARC5耳机离线语音识别技术揭秘

最新推荐文章于 2025-11-21 16:02:16 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-21 16:02:16 发布 · 996 阅读

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#Cleer ARC5 #离线语音识别 #DSP

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Cleer ARC5耳机离线语音命令识别的技术实现路径

你有没有遇到过这样的场景：戴着耳机在地铁里想调低音量，结果“嘿 Siri”喊了三遍都没反应？📱💔 或者担心自己的语音被上传到云端，总觉得有点不安？

这正是 Cleer ARC5 这类高端TWS耳机试图解决的核心痛点。它不靠手机、不联网，张嘴说一句“你好Cleer”，立马响应——而且全程你的声音从没离开过耳机本身。✨

这背后不是魔法，而是一整套精心设计的 端侧AI系统工程 。今天我们就来拆解这套“看不见的智能大脑”，看看它是如何在一颗比米粒大不了多少的芯片上，完成语音唤醒、降噪、判断意图这一系列高难度动作的。

🎧 想象一下：你正跑步途中，双手插兜，风吹着耳畔。你想暂停音乐，于是轻声说：“播放下一首。”
几乎就在话音落下的瞬间，耳机传来清脆的提示音，歌曲切换。整个过程不到200ms，没有网络请求，没有云服务器来回通信——这一切都发生在耳机内部。

这种体验的背后，其实是三个关键技术模块的协同作战： 专用低功耗DSP处理器 + 轻量化KWS模型 + 智能语音前端处理 。它们像一支训练有素的小型特种部队，在毫瓦级功耗下7×24小时待命，随时准备执行任务。

🔧 为什么非得用DSP？MCU不行吗？

很多TWS耳机主控用的是ARM Cortex-M系列MCU，跑RTOS也挺流畅。但要实现“永远在线”的语音监听，就得考虑一个关键指标： 每瓦特算力（OPS/Watt） 。

普通MCU虽然通用性强，但在持续做FFT、滤波、卷积这些音频信号处理任务时，效率远不如 专用DSP 。而Cleer ARC5里的那颗DSP，可是个“专精选手”。

它的待机功耗低于1mW，相当于一节电池能让它连续听一年半都不带歇的！🔋 它始终处于“耳朵贴墙”的状态，默默听着麦克风传来的每一个气流波动。

一旦检测到可能是人声的活动（也就是VAD，Voice Activity Detection），它立刻进入警戒模式，开始提取特征、跑模型推理。整个过程就像一只沉睡的猫突然竖起耳朵——安静却敏锐。

更厉害的是，这颗DSP原生支持INT8和Q7定点运算，还集成了MAC乘累加阵列，专门为神经网络推理加速。这意味着它可以高效运行量化后的AI模型，而不用动用主控CPU资源。

🤫 小知识：如果让主控SoC一直开着麦克风监听，续航可能直接砍掉30%以上。而用独立DSP做这件事，既省电又可靠。

🧠 唤醒词识别是怎么做到又快又准的？

关键词识别（KWS, Keyword Spotting）听起来简单，但在真实环境中挑战巨大：背景噪音、口音差异、语速变化……都可能导致误唤醒或漏唤醒。

Cleer ARC5采用的应该是一种类似 TC-ResNet8 的轻量级时序卷积网络结构。这个名字听着复杂，其实可以理解为：“专门为短语音分类优化过的迷你版ResNet”。

这类模型有几个杀手锏：

参数量控制在 <180KB ，塞进Flash毫无压力；
推理延迟压到 <150ms ，真正做到“说到就动”；
准确率高达 95%+ ，即使在街头、地铁也能稳定唤醒；
支持OTA升级，未来还能增加新唤醒词！

它是怎么炼成的？靠三大绝技： 剪枝、量化、知识蒸馏 。

剪枝：把模型中“不太重要”的连接砍掉，瘦身不伤功能；
量化：将原本32位浮点权重压缩成8位整数（INT8），大幅减少计算开销；
知识蒸馏 ：让一个小模型去“模仿”大模型的判断逻辑，学会它的“语感”。

最终得到一个能在嵌入式设备上飞速奔跑的“小钢炮”模型。

下面这段伪代码，展示了在CMSIS-NN框架下运行这个模型的关键步骤：

// 示例：基于CMSIS-NN的KWS推理调用（伪代码）
#include "arm_math.h"
#include "kws_model.h"

extern q7_t model_weights[];
extern q7_t input_buffer[96];    // MFCC特征输入（10帧×96维）
q7_t output_buffer[KWS_CLASS_COUNT];

void run_kws_inference(void) {
    extract_mfcc_features(mic_data, input_buffer);

    arm_convolve_HWC_q7_fast(
        input_buffer,
        CONV1_IM_DIM,
        CONV1_IM_CH,
        model_weights,
        CONV1_KER_DIM,
        CONV1_OUT_CH,
        CONV1_PADDING,
        CONV1_STRIDE,
        CONV1_BIAS,
        CONV1_OUT_SHIFT,
        CONV1_OUT_ACTIVATION_MIN,
        CONV1_OUT_ACTIVATION_MAX,
        CONV1_OUT_DIM,
        buffer_1);

    // ... 后续层依次执行

    int result = find_max_index(output_buffer);
    float confidence = sigmoid(output_buffer[result]);

    if (confidence > 0.85 && result == WAKE_WORD_ID) {
        trigger_wake_event();
    }
}

👀 看见没？所有运算都是 q7_t 类型（即Q7格式的8位定点数），配合ARM官方提供的CMSIS-NN库，一次卷积只需几十个时钟周期。这就是为什么它能在毫秒内完成推理。

🎤 双麦阵列+前端处理：让AI听得更清楚

再聪明的模型，也怕“听不清”。尤其是在户外骑行、通勤路上，风噪、车流、人群喧哗……信噪比可能低到让人崩溃。

Cleer ARC5配备了 双MEMS麦克风 ，并利用DSP实现了完整的语音前端处理链路：

Mic1 ──┐
       ├──→ 自适应滤波器组 → 波束成形输出 → VAD + KWS
Mic2 ──┘

这套系统包含四大核心能力：

VAD ：精准判断什么时候是“真说话”，避免风吹草动就触发模型；
AEC（回声消除） ：当你自己在听歌时发出指令，必须先把播放的声音“减掉”，否则麦克风会把自己当成别人；
ANS（自动降噪） ：使用谱减法或小型DNN模型压制背景噪声；
Beamforming（波束成形） ：利用两个麦克风的时间差，增强正前方语音方向，抑制侧面干扰；

其中最有趣的是 波束成形 。你可以把它想象成一个“声音聚光灯”💡，只照亮你说的方向，其他方向的声音都被“虚化”了。

这些算法通常以流水线方式运行在DSP上，总延迟控制在50ms以内，完全不会拖慢整体响应速度。

💡 实测数据显示，在85dB嘈杂环境下，开启前端处理后唤醒准确率仍能保持在90%以上，而关闭后直接跌至60%左右 —— 差别显而易见。

⚙️ 整体架构长什么样？两颗芯如何协作？

Cleer ARC5采用了典型的 双芯片架构 ：

+------------------+         +--------------------+
| 主控SoC          |<------->| 左耳耳机主板       |
| (蓝牙+应用处理器)|         | - DSP              |
| - 运行RTOS       |         | - KWS模型          |
| - 蓝牙协议栈     |         | - 麦克风接口       |
+------------------+         +--------------------+
       ↑
       ↓ UART/I2S
+--------------------+
| 右耳耳机主板       |
| - 麦克风 + DSP     |
| - 协同唤醒机制     |
+--------------------+

主控SoC负责蓝牙连接、音频解码、触控管理等“宏观调度”工作；而DSP则专注于“微观感知”——全天候监听、预处理、唤醒判断。

两者通过UART或I2S进行通信。当DSP检测到有效唤醒词后，会通过中断信号“拍醒”主控，然后主控再决定下一步动作。

有意思的是，左右耳都能独立唤醒，并通过私有低延迟链路同步状态。也就是说，哪怕你只戴了左耳，照样可以说话控制。