观点评论|在可穿戴设备上跑 AI，国芯解决了让你头疼的功耗和成本问题( 二 )
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△ 国芯第二代 gxNPU V200 神经网络处理器
VAD 的性能直接决定了这颗芯片的工作状态 。
传统 VAD 基于能量做判断 ， 人声高一些 VAD 就会被激活 ， 反之则待机 。 当处于地铁车厢、公交车站等背景嘈杂的环境中时 ， 人声淹没在环境噪音中 ， 传统 VAD 常常就会失效 。
国芯自研的 VAD 则通过多维度的特征分析和判断机制 ， 辅之以自动调节阈值的策略 ， 再通过声学计算 ， 即便在复杂的环境噪音中 ， 也能准确地判断出人声 。
同时 ， 国芯在 VAD 上运行的算法已经固化到了硬件上 ， 不依赖于 CPU ， 因此进一步地节省了功耗 。
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△ 国芯自研 VAD 对人声的判断
在办公室、地铁、公交车、咖啡馆、马路边等日常佩戴 TWS 耳机的环境中 ， 国芯的实测数据显示 ， 设备日常使用 VAD 的待机比例大部分情况下 ， 是大于 70% 的 。
只有在咖啡馆等环境人声非常复杂的环境 ， VAD 只有一半的时间在待机 ， 而另外一半的工作时间 ， VAD 在对背景噪音做实时判断和过滤 ， 对于那些不符合唤醒标准的声音 ， 则不启动 NPU 。
这也就意味着 ， 在日常随行的场景下 ， 设备约70%的时间处在最低功耗的70uW待机模式 ， 而传统 VAD 一旦失效会让整个芯片都需要全速计算 ， 计算功耗可想而知 。
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△ 国芯团队 VAD 实测数据
在低功耗的支持下 ， 对于只配备一块 60mAh 纽扣电池的设备来说 ， 它的待机时间可以长达 27 天 。 如果配置 2000mAh 的 18650 锂电池 ， 使用国芯 GX8002 做唤醒 ， 其待机更是能持续 925 天 。
这里需要指出的是 ， 国芯 GX8002 还支持骨传导传感器 ， 增加骨传导传感器可用于 OVVP（Own Voice Vibration Pick-up）校验 ， 一方面实现更准确的 VAD ， 另一方面更可以判断唤醒设备的是本人说话还是环境音 ， 这样再也不用担心别人喊一声把自己的设备唤醒的尴尬 。
超低功耗 AI 语音唤醒的应用 国芯 GX8002 将 AI 语音唤醒带入了微瓦时代 ， 从而为可穿戴设备打开了更大的应用空间 。 三大主要应用领域总结为：
- 语音唤醒 ， 实现大于 95% 的综合唤醒率和小于每天 1 次的误唤醒率；
- 离线指令 ， 支持 20 条自定义的快捷指令 ， 如接听电话、播放控制等；
- AI 通话降噪 ， 如基于单麦/双?/?传导 AI 通话降噪 。
国芯 GX8002 首推 3x3 的 QFN20 的封装 ， 便于生产和贴装 。 国芯还计划在今年第三季度 ， 推出更小、更紧密的 1.4x2.4 规格的 WLCSP 封装 ， 适合更精密的设备 。
【观点评论|在可穿戴设备上跑 AI，国芯解决了让你头疼的功耗和成本问题】如何在可穿戴设备上集成 GX8002 这颗芯片呢？
国芯 GX8002 与蓝牙主控芯片搭配使用 ， 就如同为蓝牙芯片增加了一个语音开关按键 ， 通过共用的麦克风 ， 实现语音触发 。
这就极大地方便了那些使用成熟蓝牙方案的设备商 ， 在不改变原有芯片设计的情况下 ， 花上半天到一天的调试时间 ， 轻松、灵活地通过叠加 AI 芯片的方式 ， 将蓝牙耳机升级为智能耳机 ， 为设备增加卖点 。
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△ 国芯 GX8002 典型应用框图：模拟/数字?直连 - 内置 Flash - 内置晶振 - I2C/串口通讯
可穿戴设备为什么需要智能语音？ 近年来 ， 随着 TWS 耳机的横空出世 ， 可穿戴设备再一次成为市场的焦点、热点 。
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