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揭秘AI玩具“聽得清”的秘密!這幾款語音前端芯片撐起交互體驗天花板

Simon觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃山明 ? 2025-10-17 08:42 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃山明)在AI大模型的加持下,AI玩具的最重要的功能便是語音交互,而要做到較好的語音交互,少不了語音前端處理芯片的加持。

因為玩具麥克風(fēng)拾到的聲音里混有喇叭回聲、環(huán)境噪聲、混響,而主控SoC的算力/功耗/實時性都扛不住這些7×24的AEC+NR+Beamforming+喚醒運算;前端芯片把“干凈的人聲”先截出來,再送給主控或云端,才能保證打斷喚醒、低誤觸發(fā)、低功耗三樣同時成立。

因此,目前AI玩具中,一款好的語音前端處理芯片,帶來的用戶使用體驗的提升是非常明顯的。

以今年市場中已量產(chǎn)的AI玩具為例,如Haivivi BubblePal、字節(jié)“顯眼包”掛件,采用的是啟英泰倫CI1302/1303,這兩款都是針對智能語音交互場景設(shè)計的專用芯片,尤其適合AI玩具、智能家電等輕量化語音交互設(shè)備。

這兩款新品均采用220 MHz 32-bit CPU以及第三代BNPU(腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器),在語音交互上,內(nèi)置128ms頻域回聲消除,喇叭→MIC回采衰減≥45dB。與BNPU聯(lián)合做“DNN殘差降噪”,70dB環(huán)境噪聲下實測識別率仍≥85 %,喚醒率≥90%。

啟英泰倫還有一款CI1306用在兒童陪護機器人上,這是其第三代高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能語音芯片的旗艦型號,專為高復(fù)雜度離線語音交互場景設(shè)計,尤其適合對語音識別精度、抗噪能力、自然對話能力要求較高的產(chǎn)品。

相比CI1302/1303的單麥方案,CI1306則采用雙麥克風(fēng)深度語音增強,也是CI130X 系列中唯一明確支持完整雙麥算法棧的型號,因此擁有波束成形、聲源定位、深度人聲分離、AEC、混響抑制等功能。

湯姆貓AI童伴機器人采用的是全志R128-S3,采用RISC-V XuanTie C906與Arm M33 Star MCU雙核異構(gòu)架構(gòu),搭配HiFi5 DSP。集成1個24位音頻編解碼器DAC通道,3個ADC通道,DAC播放路徑中的信噪比高達119dB,ADC記錄路徑期間的信噪比高達98dB,可提供高質(zhì)量的語音輸入輸出處理,確保語音信號的清晰和準確。

簡單來說,全志的這款R128-S3,單芯片就可以讓200元以內(nèi)的AI玩具實現(xiàn)5米遠場打斷喚醒、本地500命令詞、云端大模型連續(xù)對話,是目前市場上把性能-功耗-BOM平衡得極為出色的中端陪護機器人的語音SoC方案。

還有如使用在一些繪本機器人的炬芯ATS3703,這是一顆定位中端AI玩具+早教機器人的多媒體SoC,官方把語音交互做成硬加速模塊,而不是外掛DSP。參數(shù)上擁有雙路24-bit ADC,SNR 98 dB,可直接接2×差分模擬MIC或4×PDM數(shù)字麥,內(nèi)置128 ms硬件頻域AEC,回聲消除深度≥45 dB,芯片級DNN降噪加速單元(10 GOPS INT8),60 dB環(huán)境噪聲下喚醒率保持≥ 90%。

炬芯ATS3703單芯片即可讓200-400元的早教機器人實現(xiàn)3-5米遠場打斷喚醒、本地自然說、視頻聊天、人臉識別,是目前中端陪護類AI玩具出貨量靠前的多媒體語音方案。

一些能夠看向人再進行交互的AI玩具采用了泰芯TXW81x,這是一枚Wi-Fi+藍牙雙模、音視頻All-in-One的2.4 GHz SoC,官方把語音前端和聲學(xué)前處理做成硬加速IP,主打50–300元價位帶屏AI玩具。

參數(shù)上,Audio Codec采用雙路24-bit ADC,SNR 98 dB;DAC SNR 95 dB,采樣率8–48 kHz可配。PDM接口上內(nèi)置4× PDM 通道,可直接接4路數(shù)字MEMS麥。硬件AEC擁有128ms頻域回聲消除,回聲抑制≥45 dB,喇叭90dB播放時仍可打斷喚醒。還具有嘯叫抑制功能,片內(nèi)自適應(yīng)Howling-suppression,增益> 40 dB無自激,適合喇叭-麥克風(fēng)同腔玩具。

該芯片可以讓帶屏AI玩具實現(xiàn)5 米遠場打斷、本地 500 命令詞、云端大模型連續(xù)對話、媽媽音色克隆,是目前中高端陪護類玩具出貨量增長最快的音視頻無線SoC方案。

小結(jié)

AI玩具的對話體驗不是由大模型單獨決定;一顆成本占比可能極低的語音前端處理芯片先把聲學(xué)環(huán)境打掃干凈,后面的云端/端側(cè)大模型才能聽得清、答得快、功耗低。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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