骨声纹、通话降噪，思必驰智能穿戴方案开启元宇宙入口
智能穿戴设备将科技与时尚融为一体，也受到众多潮流前卫消费者们的青睐。tws耳机、智能手表手环、ar眼镜、智能头盔......注入ai后的智能穿戴设备化身为生活里的贴心管家，语音陪伴、记录运动、便捷支付，还能监测心率、血压等等。
针对on-the-go移动场景，依托通话降噪、骨声纹检测以及全链路的智能语音语言技术，思必驰推出的智能穿戴方案为耳机、手表、眼镜等智能穿戴产品提供“云、端、芯”一体化ai解决方案，助力产品实现流畅的对话交互。目前方案已服务小米、oppo、大十科技、nreal、亮亮视野等厂商。
通话降噪，唤醒ai时刻
搭载了心率监测、压力监测、呼吸训练等健康监测功能的智能手表，扮演着一个“随身医生”的角色，可以让使用者随时了解自身健康情况。随着消费者对智能手表的要求也在不断提高，更具时尚感的外观、更多的健康监测功能、更智能的交互以及更长的续航时间成为消费者的“硬核”需求。
基于十余年的算法与行业数据积累，思必驰搭建了传统+深度神经网络相结合的降噪算法，兼顾传统信号处理的保真性和深度学习的非稳态噪声抑制能力，即在很好地去除非稳态噪声的同时保证语音的较小失真，听感更自然。结合回声消除、环境自适应、波束成形、神经网络等技术，方案可实现流畅的中英文唤醒。
小米手表系列中，xiaomi watch color 2搭载了思必驰单麦通话降噪方案，优化对稳态噪声处理能力的同时加强对瞬态噪声的抑制，通话更清晰。针对手表这类麦克风与扬声器贴合紧密的设备，方案使用结合深度学习模型的回声抑制算法，确保用户使用时无回声残留问题，优化使用体验。
道通手表应用思必驰本地自动语音识别技术（asr）+语音合成（tts）。本地asr（中、英文）贴合车载场景的免唤醒语音操控，如“打开车门”，用户使用更便捷，专属场景性能再加强，更低功耗；离线tts（中、英文）支持运动健康智慧播报，实时反馈用户的运动健康信息，关注用户安全，语音播报声音自然，资源占用小。
骨声纹识别，无“噪”聆听
自苹果2001年推出了划时代的ipod设备和itunes服务起，音乐数字化和移动化的浪潮汹涌袭来，耳机的使用从室内场景蔓延到室外场景。随着大数据、人工智能的高速发展，耳机智能化开始兴起，具有语音助手、运动检测等功能的智能耳机风靡全球。
提到耳机智能，我们来了解下骨声纹。资料显示，骨声纹是目前识别率非常高的生物识别技术之一。人类的骨骼结构都是独一无二，所以骨头之间声音的反射也是独一无二的。每个人的骨音反射是不同的。采集后，系统会对声纹进行分析、检测，只响应佩戴者的语音。因此，移动设备的用途具有相对较高的安全性。
目前，oppo encox2搭载思必驰骨声纹检测实现低功耗语音唤醒，语音操作非你莫属，性能也有明显提升。产品不仅支持语音唤醒小布助手，并且加入了免唤醒词语音指令，无需喊小布小布只需说出“上一首”、“下一首”、“减小音量”、“降噪模式”等简单语音就可直接操作。耳机可自动识别环境并智能调节降噪深度，为使用者选择最合适的降噪模式，兼顾降噪舒适性与降噪效果。
另外，大十科技耳机搭载了思必驰通话降噪算法，全开放式耳机的降噪调试，与特有anc（声音抵消技术）&外放扬声器兼容，嘈杂环境也能清晰通话，无回声残留，享高品质交流体验；haylou x1耳机搭载思必驰三麦通话降噪方案，结合左右各三个高清麦克风监听阵列，确保低延迟、高保真的通话质量，即使身处风噪环境，轻声细语也依然听得真切。
ar多维空间，解锁元宇宙
除了以上盘点的智能手表、智能耳机，智能眼镜也是穿戴产品中不可忽视的一大品类。元宇宙作为近年最热门的概念之一，很多人声称进入元宇宙的最佳入口之一就是ar眼镜。2022年不少ar眼镜品牌推出了新款硬件产品。
2022年8月，消费级ar眼镜品牌nreal召开中国首场ar眼镜发布会，面向中国市场正式推出三款硬件产品，其中nreal air搭载思必驰通话降噪算法。结合智能眼镜特有结构形态，适配的通话降噪算法对非稳态噪声的处理能力进一步加强，拾音更清晰稳定。
9月份，亮亮视野召开首场消费级ar眼镜发布会。亮亮视野ar眼镜搭载思必驰前端信号处理算法。方案结合智能眼镜特有结构形态，适配前端信号处理算法，智能降噪的同时保留高保真度人声，提升后续云端识别准确率。
ar眼镜产品经过迭代后有可能成为未来元宇宙/虚拟生活的全新入口。随着智能可穿戴设备的交互式体验越来越广，在体感交互、语音交互、眼球追踪交互、触觉交互等方面取得创新突破。依托通话降噪、骨声纹识别以及全链路的语音语言技术，思必驰将持续为行业注入ai力量，让科技随身穿戴，打造更自然的人机交互。
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搭载了心率监测、压力监测、呼吸训练等健康监测功能的智能手表，扮演着一个“随身医生”的角色，可以让使用者随时了解自身健康情况。随着消费者对智能手表的要求也在不断提高，更具时尚感的外观、更多的健康监测功能、更智能的交互以及更长的续航时间成为消费者的“硬核”需求。
基于十余年的算法与行业数据积累，思必驰搭建了传统+深度神经网络相结合的降噪算法，兼顾传统信号处理的保真性和深度学习的非稳态噪声抑制能力，即在很好地去除非稳态噪声的同时保证语音的较小失真，听感更自然。结合回声消除、环境自适应、波束成形、神经网络等技术，方案可实现流畅的中英文唤醒。
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