离线在线语音识别与AI降噪方案：低功耗、高清音质与深度定制

本篇文档主要介绍了一个针对超低功耗和离在线语音识别的综合解决方案，由专注于AI语音识别和智能降噪的朱工进行讲解。该方案特别适用于对功耗敏感的应用，如TWS（True Wireless Stereo，真无线立体声）设备、手表、手环和智能眼镜等小型智能穿戴设备。 首先，离在线语音方案强调了一体化的设计，即在同一硬件平台上同时支持离线和在线语音识别功能，提高了设备的灵活性和效率。这意味着即使在无网络的情况下，用户也可以通过语音指令控制设备，如调整温度、开关灯光等，而离线模式下的150条3-6字语音识别能力确保了基本操作的便捷性。 智能降噪方案则是核心亮点之一，采用AI深度降噪技术，能够有效抑制各种环境噪音，包括白噪、粉噪和非稳态噪音，如敲击声、键盘声等。通过创新的CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）模型，即使在信噪比极低的环境下（如0dB），也能保证声音清晰度。此外，方案还提供了双讲性能，解决本地讨论时远方参与者难以介入的问题，通过回声消除技术，例如低于100dB的回声消除，确保通话质量。 硬件层面，VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测）与DSP（数字信号处理器）、NPU（神经处理单元）和CPU的异构架构实现了低功耗设计，支持自动增益控制（AGC）、动态范围调整（DRC）和EQ（均衡器）控制，使得设备在满足高性能的同时，保持了极低的能耗，适合长时间运行于电池驱动的设备。 该方案具有高度的可定制性，用户可以根据产品类型设定特定的离线命令词，并能快速落地实施。软件方面，参考方案提供了一个月内达到量产标准的能力，允许一定程度的定制，从而适应不同应用场景和需求。 总结来说，这个解决方案集成了AI智能降噪、离线和在线语音识别技术，优化了功耗管理，旨在为用户提供无缝的交互体验，尤其适用于对功耗敏感的智能设备市场。通过高性能、低成本和快速落地的特点，该方案有望推动智能穿戴设备在语音交互领域的广泛应用。