详解Cleer Arc5的开放式佩戴检测传感器机制-优快云博客

Cleer Arc5的开放式佩戴检测：当骨传导遇上AI，耳机竟懂你何时“摘下”

你有没有过这样的经历？戴着开放式耳机散步，风一吹、头一晃，音乐突然暂停——明明还好好戴着呢！😤
或者运动到一半，耳机轻微移位，系统却误判为“已摘下”，激情BGM戛然而止……这哪是智能，简直是添乱。

而最近火出圈的 Cleer Arc5 ，偏偏把这件“小事”做到了极致。它没有用常见的红外传感器，也没有塞进耳道，却能在你抬手取下的瞬间精准识别，真正做到“摘下即停、戴上续播”。🎧✨

它是怎么做到的？难道耳机真的长了“眼睛”？

其实不然。Arc5 的秘密武器，是一套融合了 骨传导物理感知 + 双耳惯性同步分析 + 边缘端机器学习 的多模态智能检测系统。听起来复杂？别急，咱们一步步拆开看。

想象一下：你的头骨就像一根天然的“导线”。当你把 Arc5 戴上颞部时，耳机内部会悄悄发出一种人耳完全听不到的微弱机械脉冲（约 8kHz，力度比蚂蚁爬还轻）。这个信号不是为了传声，而是用来“试探”——它沿着颅骨传导，看看对面那只耳机能不能收到回波。

如果收到了，说明什么？👉 耳机正稳稳贴在你脸上，形成了一条完整的“骨传导链路”。

这就是它的第一重判断依据： 有接触才有通路，无接触则无声息 。

但问题来了：万一我把它随手挂在脖子上，两边也挨着皮肤呢？会不会被误认为“正在佩戴”？

聪明的是，Cleer 并不只靠这一招。它还给左右耳都装上了高精度三轴加速度计（比如 Bosch BMI270），实时捕捉双耳的运动轨迹。

重点来了：我们头部是一个刚体结构。当你正常佩戴并移动头部时，左右耳的运动会高度同步——相关系数通常能超过 0.85。但如果只是随便挂着、随风摇摆，两边的动作就是“各自为政”，毫无规律可言。

所以第二重验证来了： 只有当两个动作高度一致 + 没有剧烈抖动 （排除跑步颠簸干扰），才被认为是真正的佩戴状态。

🤔 举个例子：
就像两个人手拉手走路，步伐自然协调；但如果只是肩并肩站着不动，突然一人跳起来，那显然不是“同行者”。

于是，最终决策逻辑变成了一个“与”关系：

✅ 骨传导链路建立 ✔️
✅ 双耳运动一致 ✔️
➡️ 才判定为“已佩戴”

任何一个条件不满足，都不算数。这种双重保险机制，直接把误触发率压到了 <1.2% —— 相比传统红外方案的 6%+，简直是降维打击。

更狠的是，这套系统还会“越用越聪明”。

你有没有发现，有些人戴得紧，有些人偏松；冬天衣服厚，夏天出汗滑？这些变量都会影响传感器数据。如果用固定阈值去判断，迟早翻车。

Cleer Arc5 的应对策略是： 本地自适应 + 在线学习 。

具体来说，它内置了一个轻量级的 SVM 分类器（模型压缩后不到 4KB），跑在耳机主控芯片上，不需要联网也能工作。每 200ms 它就会提取一组特征：均值、方差、频谱重心、峰值数量……打包成一个 8 维向量，送入模型进行推理。

同时，系统还悄悄记住了你的习惯。比如某天你摘下耳机时手动点了暂停，但自动检测没反应？好，这条记录就被标记为“漏检样本”，加入训练集，下周固件更新时悄悄优化模型参数。

🧠 换句话说： 它不仅知道“大家怎么戴”，更懂“你怎么戴” 。

而且所有数据都在本地处理，绝不上传云端——隐私安全这块拿捏得死死的🔒。

下面这段代码，就是这套机制的核心逻辑简化版（运行在 Cortex-M 系列 MCU 上）：

#define BONE_CONDUCT_THRESHOLD_DBV (-45)
#define ACC_CORRELATION_THRESHOLD (0.85)

typedef struct {
    int16_t left_acc[3];
    int16_t right_acc[3];
    int32_t bone_rssi;
} sensor_data_t;

float calculate_correlation(const int16_t *a, const int16_t *b, uint8_t len) {
    float sum_a = 0, sum_b = 0, sum_ab = 0, sum_a2 = 0, sum_b2 = 0;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        sum_a += a[i]; sum_b += b[i];
        sum_ab += a[i] * b[i];
        sum_a2 += a[i] * a[i]; sum_b2 += b[i] * b[i];
    }
    float n = len;
    float numerator = n * sum_ab - sum_a * sum_b;
    float denominator = sqrt((n * sum_a2 - sum_a*sum_a) * (n * sum_b2 - sum_b*sum_b));
    return (denominator == 0) ? 0 : numerator / denominator;
}

bool is_wearing_detected(const sensor_data_t *data) {
    // 条件1：骨传导信号够强
    if (data->bone_rssi < BONE_CONDUCT_THRESHOLD_DBV) return false;

    // 条件2：双耳运动高度相关
    float corr = calculate_correlation(data->left_acc, data->right_acc, 3);
    if (corr < ACC_CORRELATION_THRESHOLD) return false;

    // 条件3：排除剧烈震动（如跳跃）
    float left_rms = sqrtf(dot_product(data->left_acc, data->left_acc, 3));
    float right_rms = sqrtf(dot_product(data->right_acc, data->right_acc, 3));
    if (left_rms > 2000 || right_rms > 2000) return false;

    return true;
}

是不是很简洁？但它背后藏着工程团队对功耗、响应速度和鲁棒性的精细权衡：

骨传导模块采用 5% 占空比脉冲工作 ，平均功耗仅 0.8mW；
加速度计平时休眠，只在播放音频时以 25Hz 低速率采样；
AI 模型支持 OTA 更新，未来还能持续进化。

实际体验中，这套系统解决了不少“痛点场景”：

场景	问题	解法
戴帽子/眼镜	压力变化导致松动	自适应调节接收灵敏度 + 动态提升发射功率最多 +3dB
骑行迎风	风噪引发振动误判	RMS 限幅 + 时间连续性约束（需连续3次失败才触发）
冷热交替	材料膨胀影响耦合	温度补偿算法动态调整基准值
用户偏好差异	有人爱紧戴，有人喜宽松	个性化模型在线增量训练

甚至连低电量模式都有预案：自动切换为纯加速度检测，牺牲一点准确率保续航，堪称细节控狂喜 😍。

整个系统的架构可以这样理解：

graph LR
    A[骨传导发射] --> B{颅骨传导}
    B --> C[骨传导接收]
    C --> D[信号强度计算]

    E[左耳加速度计] --> F[运动数据采集]
    G[右耳加速度计] --> F

    D --> H[融合决策模块]
    F --> H

    H --> I[SVM分类器 + 自适应滤波]
    I --> J[最终佩戴判断]

    K[用户行为记忆库] --> I
    L[OTA模型更新] --> I

所有模块集成在一颗定制 SoC 内，通过 I²C/SPI 与传感器通信，MCU 用低优先级任务轮询状态，兼顾实时性与省电。

当然，这样的设计也不是没有代价。比如：