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4D长文:关于AirPods语音唤醒你想知道的是

据行业分析师称,2019年,果 AirPods的出货量将超过5000万台,而在2021年预计将突破1亿台!该产品被发布嘲笑,后来以成功领先市场,已经成为追逐超越的目标。

耳机行业近几十年来没有发生重大变化,TWS耳机的出现将使整个市场在未来拥有数百亿美元的成长空间。

AirPods有成作为Ping 果增长最快的附件产品。现在手机的整体销量下降,每个手机制造商都在寻找自己的突破点。如何重新占据市场机会成尤为重要。

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AirPods这种TWS耳机不仅使音频市场重获生机,也成为了苹果这样的手机厂商的救命稻草,由AirPods引出的:语音交互、骨声纹识别支付、加入eSIM独立使用等已成为TWS耳机下一个战场。

TWS耳机被称为2019年消费电子市场的最大亮点。增加了智能语音识别功能继续扩大TWS耳机市场蛋糕,吸引了五位玩家:

运营商正在进入:联通和移动,可以独立使用成用于耳机产品;

互联网巨头抓住了入口:亚马逊,谷歌,微软,百度;

电子商务和支付加入:微信,支付宝,骨音识别,安全支付,从手机支付到骨干语音支付。

手机厂商不断增加代码:Ping 果,华为,小米,三星,索尼,OPPO,荣耀,一加,魅族,都推出了各种自己的耳机产品。

内容平台如下:QQ音乐,网易音乐和喜马拉雅FM,为TWS耳机提供源源不断的生活。

市场很久没有这么热闹,仿佛回到了智能手机爆发初期的繁荣阶段,接下来八仙过海,各取所需,各显神通。

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在上一轮的智能发言人大战中,我们看到了Ping 果,谷歌,亚马逊,百度,阿里,腾讯,小米等作为第一部队的表。这些巨头加入,所以中小企业只能选择站立和投票。前往各自的营地获取生存,内容,交通,补贴等资源。

通过对我喜爱的音频网络的分析,智能耳机的出风口比扬声器更加凶猛,触手可及。今天我们将讨论如何抓住智能耳机的出风口。

一、TWS耳机飞速发展,苹果靠Airpods领跑市场

IDC最近发布了一份关于2019年第一季度全球智能手机市场的调查报告。数据显示,全球智能手机出货量为310.8万台,同比下降6.6%。其中,全球六大出货量中的大部分都在状态,苹果甚至下跌了30%以上。

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与手机市场的寒冷天气相比,TWS蓝牙耳机的发展速度令人难以置信的速度为一种。根据Counterpoint的数据,在2018年第四季度,AirPods出货量占市场的60%,达到1250万台。

根据Above Avalon的说法,AirPods最近三年的假期对Google的峰值搜索感兴趣,索引为100(代表表最大搜索利息)。 2016年的高峰期为2017年的10,20,2018年的100,以及500%的同比。这种增长速度真的很惊人。

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可以看出,TWS耳机的市场容量巨大,音频和手机制造商也加入了该领域,它必然会从这个巨大的块蛋糕中削减块。

2019年3月20日,Apple推出全新TWS真正无线蓝牙耳机—— Airpods2,此次升级,主控芯片为成全新H1,而且除了支持无线充电外,还有一个非常重要的一点就是声音醒来。

二、TWS耳机语音唤醒方案实现的细节

Airpods的成功源自其高品质的体验,Airpods2升级了语音唤醒功能。语音唤醒是智能语音的一个非常重要的部分。手机长期以来一直支持很多人,比如iPhone的Hey Siri和小米的小帅9。三星Galaxy S10 Hi Bixby等等。

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在耳机方面,大量耳机仍然使用触摸或按钮唤醒方法来激活语音助手。物理触摸或敲击和语音激活,两个体验之间的差距当然是不言而喻的。

Apple是第一个支持语音唤醒的人,那么其他供应商是否可以跟上以及如何实现它。您需要考虑哪些技术细节?

首先,TWS耳机地的唤醒字的应用由语音识别和错误唤醒处理。 2个部分组成:

1、唤醒词语音辩识(本地语音命令亦同)

唤醒字识别需要通过前端信号处理来提高,以增加用户语音和背景声音的信噪比,以便为不同的唤醒字提供最高的唤醒率应用场景。我们将从麦克风收集的数据列出到用户的语音信息。唤醒词的识别结束。

需要按顺序识别成唤醒字的算法如下:

MIC→(LPSD或VAD)→(BF)→(NS或NR)→(KWD)

算法名称和参考供应商

LPSD或VAD,LPSD(低功率声音检测),VAD(语音主动检测),参考提供商DSPC,Seneory;

BF,BF(Beam Forming)参考供应商DSPC;

NS或NR,NS(噪声抑制,降噪)参考供应商DSPC;

KWD,KWD(关键词检测)参考供应商Sensory,AI Speech,Nuance,Cyberon。

目前,市场上可以真正提供足够的计算能力,使用单个蓝牙芯片来收集成以上的算法和低功耗,实现这个地唤醒功能是高通:QCC512x和QCC302x。

建议使用QuickLogic S3,Ambiq Apollo2,Apollo3或IA-610,IA-611 智能麦克风芯片,以满足高计算能力和低功耗要求下的地唤醒字。功能。

所有算法或芯片必须使用合法来获得必要的功率和种必要的技术支持。这些供应商的QuickOS EOS S3是最早与Yuheng Interactive OVVP算法系统集成的实用客户产品,S3该芯片内部还有891个可编程逻辑单元,设计非常独特,可以满足特殊硬件接口的需求。

2、唤醒词或语音命令误唤醒误触发处理

假唤醒或误触发的定义:

TWS耳机用户,在用户说出唤醒字或语音命令后,语音助手不响应或语音命令不起作用。在说出唤醒字后,他可以唤醒或运行佩戴耳机的用户的语音助手或语音命令。

市场上几种不同场景的描述:

2-1、基本处理

通常,在唤醒算法组中,BF 可以在降低误唤醒率方面起作用,但它与声源的方向有关。两个麦克风之间的距离足够远,DSPC的BF算法为可以。做3db~6db。

这部分细节可以要求DSPC代理商听取智能技术,他们拥有非常专业的声学专家和实验室可以,以满足TWS耳机行业所需的全部声学设计服务。

2-2、使用 vpu 骨传导传感器

请参考HUAWEI华为FreeBuds2 Pro 应用程序vpu(Voice Peak Up)。

vpu严格来说是一种一种压电材料技术(Voice Pick Up Sensor是一款来自Sonion数据表描述的高性能加速度计),因为无法从数据表中获知。它主要用于感知声带的使用,是Sonion的产品。

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观察-25dbv/g的输出强度线,从100hz到8khz的最大带宽可以完成了人体光谱的覆盖,并且整个光谱的响应不平坦(特别是在声乐中只有3khz~5khz)高频段),后级需要使用具有高频负反馈的放大器进行调平。

该传感器还具有低功耗的优势(VDD=1.8V时为55ua电流)。由于输出是模拟信号且电平不足,如果使用VAD时A/D采样分辨率足够,则有可能。 可以没有先通过运算放大器来制作VAD。传感器Always On感应到人声后,麦克风开启,因此可以实现了功耗降低效果果,但由于vpu是模拟输出,因此需要与芯片中的A/D转换器匹配。算法,这取决于芯片的功耗,改变未绘制麦克风的功耗。

这种单轴骨传导加速度传感器在产品结构中的放置点需要考虑用户在使用过程中释放后vpu输出声音信息强度下降的补偿问题。

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HUAWEI华为FreeBuds2 pro需要支持骨头声纹支付,因此最好确保语音可用于声纹识别。在vpu不能保证足够的动态范围的情况下,声音带宽范围放大器是不可避免的。功耗,器件数量和组装过程以及测试难度将大幅增加。

添加高频负反馈放大器后,低频增加,动态范围增大。同时,人体的低频信号再次被拉起。 vpu带有自然的高通滤波器效果果,这更糟糕。高通滤波算法滤除由人体运动引起的传感器机械瞬态变化引起的多次谐波干扰。另外,必须解决呼叫和音乐应用场景中扬声器振动的串扰问题。

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因此,我从音频网络中拆解的HUAWEI华为FreeBuds2 pro 板确认有一个运算放大器,并且还添加了一个DA14195来处理每个种算法和A/D接口。使用唤醒字的本产品的灵敏度约为76db。 (在OVVP灵敏度规范范围内)。

唤醒错误唤醒处理可以达到19db~22db(在OVVP语音强隔离屏蔽规范范围内)。使用加速骨传导传感器来感知声带振动和仅麦克风传感用户的声音之间的差异也是相当不错的。在说出唤醒字或语音命令时,音量较大(差异大约为7db),而这个大工厂设计的产品仍然是非常代的表。

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此外,该产品还有几个地语音命令。该技术充满了vpu的优势。用户和果之间的区别在于用户应该说“大声”,但错误的唤醒过程比苹果果强得多,并且没有源方向限制,任何方向都是可以。

但是,使用vpu来感知用户的语音,协助支付功能具有成的高安全性要求,我不知道没有“清音”的语音频谱结构缺陷是否更严重地影响用户体验。

使用骨传导传感器,允许无补偿条件,Recode监听成代码,Strange监听成改变,HUAWEI监听成 AWEI,并且河流监听成,并且监听器监听成,并且钱监听成。

声音结构的改变将导致手册智能语音识别中的严重错误。我知道我已经看到很多关于这方面的抱怨。用户非常刻意地说没有办法完成付款或声纹学习。似乎这个问题已经解决了。不好,当然,它可能是由于Freebuds2 pro中的字识别引擎不好或者是错误的种引起的。

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从工业角度来看,华为已经超过Apple 果超过几个月的领先优势,将TWS耳机智能推向了几步之后,而在耳机产品中几十年来一直关注音质,噪音水平,注入智能语音应用程序和生活用水的亮点已经教育了大众,活跃了行业,并使行业重新扩展并激发了新浪潮。

2-3、使用 MEMS 加速度计骨传导传感器(上行降噪)

Apple Airpods采用多种方式(LPSD,BF,骨传导降噪)在“不改变用户习惯”的大锅条件下,唤醒了7db~9db效果后的话语果(落后0.5)用户)将45db的环境噪声与BF和NS中的唤醒字开发板进行比较。

AirPods支持唤醒字(这个地,云或这个地 +手机),所有语音命令都在云中,云中的优势在于词汇量是无限灵活的,只要可以使用语义近似,识别精度更高,抗噪能力更强。占用这个地芯片的资源较少。缺点是当网络未连接或网络质量不好时,体验迅速恶化甚至无法使用,响应速度慢。

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可用于市场上游降噪的加速度计除了使用压电vpu(模拟输出)之外,采用MEMS技术的ST STMicroelectronics的LIS25BA(TDM接口)是市场上唯一的产品,LIS25BA是全部 – 数码产品。它包含A/D和TDM接口,相关信息可以可从ST STMicroelectronics获得。

尽管市场上有传感器,但它受到对权利的严格保护和对果专利的保护以及改变上行声音数据的声音结构导致的成风险的技术难度的限制。目前,市场上还没有专门的降噪算法,DSPC,Sensory,Qualcomm等这些着名的算法,没有明显的动作,但国内一些MEMS麦克风厂商和一些国内算法公司都隐约感动。

以下将对骨传导上行链路降噪算法的难度进行一些思考。由于技术能力和知识有限,请告知谬误。以下是骨传导和麦克风融合的上行链路降噪技术的简要讨论。

在进入主题之前,我将首先介绍2009年肖新华先生的毕业论文,以便每个人都有测量后面提到的TWS耳机语音算法技术难度的基础:

《国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文:面向骨传导语音消噪算法及硬件实现技术研究》

来源,作者:肖新华

这是一种非负稀疏编码NNSC(非负稀疏编码)作为去噪核心体,其VAD算法使用AMDF(平均幅度差函数)技术来消除风噪声,枪声和摩擦声。

这不是公司果使用的降噪技术,但是可以让每个人都对骨传导噪声降低或VAD有了初步的了解。本文基于人类可懂度。由骨传导传感器感知的声带振动是主要声音。源,一个传统的麦克风做噪声拾取噪声源,通过算法完成成降噪。

但是现在除了人和机器(语音识别算法)之外还测量了可懂度,并且机器对可懂度的要求远高于人,因为用于语音识别的机器整体智能远非人类。

这里,编译比较表,并将平面果的TWS耳机用作参考标准。在处理降噪问题之后,通过使用具有完全不同的2种特性的声学传感器感测的声音信息数据等于1种声学传感器的声音信息数据。声音信息数据将面临的问题和挑战的数量。

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以下是基于上述表的文字叙述:

1)双废弃上行链路降噪算法技术的最终目标:只留下用户的语音说话,最大限度地消除或抑制,非用户

我的声带运动发出的所有声音,但降噪处理后的噪音信息必须与传统麦克风一起使用

由风拾取的用户原始口述语音信息数据完全相同。

2)该算法使用加速骨传导感应,改变过去空气介质传输的声能,并推动种材料做成

膜体转换为成电能,并改变成软骨肌肤介质传导声音,但算法仍使用2个空气介质传导

用于补偿骨传导传感器加速度的麦克风不能检测到无声缺陷,空气传导稳定性高且变量数量少,且超过

年份的应用更加彻底,声音通过软骨肌肉介质传播,除了不稳定变量,这是更相关的

该应用程序仍在积累过程中,在全球积累中具有最多应用经验的非Ping 果公司是唯一的。

3)下面我们列出几个需要完成成等式的算法:

-1,加速骨传导传感器+双麦克风=双麦克风

-2(软骨肌肉汗液,油污,粉尘介质转移变量)+空气温度和湿度介质转移变量=空气温度和湿度

度介质传递变数

-3,单独浊音+(浊音+清音)=浊音+清音

-4,产品结构和耳廓结构严重影响+产品结构影响=产品结构影响

-5,严重影响人体运动+人体运动不影响=人体运动不影响

-6,人工算法融合拼接补偿2 种不同材质,不同导电介质结构,不同响应相位严格,低频调整

System=严格且无缝集成

4)对于麦克风上行链路信息数据,这些是用于收听,存储和可传输信息的信息数据。它是一个具有广泛扩展和重新应用的完善的信息数据,需要满足市场上现有的千元。声音应用需要硬件和软件。

项目决策者必须谨慎,分两步慢慢规划项目,然后系统地观察谨慎测试。

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Ping 果于2012年开始研发,于2012年9月28日提交专利号13/631,716.WO 2014/051969 A1专利于2014年4月3日提交,Airpods于2016年9月8日,2019年上市。3月20日,第二代Airpods上市。

这么大的龙头企业已有8年的悠久历史,不要低估这项技术,更不用说这些可能的算法供应商在国内市场上不太可能有这样的长期积累的公司果,实现超车的曲线。被观察。

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从这里的可以开始,推测W1或H1芯片中公司果的上行链路降噪技术可能是使用最大计算能力的程序是合理的,H1芯片估计它仍然保留一定的计算资源用于未来下行链路降噪。

如今,市场上的TWS耳机蓝牙芯片产品需要在低功耗的要求下满足该算法的计算能力要求。高通公司的高阶QCC512x DSP需要在二次功耗限制下继续工作。

5)加速骨传导传感器增加了每个种的机械瞬态变化和环境应力老化的物理特性。需要系统地重新探索许多声学应用信息技术和算法模型,并且其中两个被补偿为清音和拼接。由不同传感器感测的声音信息数据导致声学谐波组成的结构变化,并且对现有云语音语义识别算法的可理解性能的影响是多少是成?需要仔细的测试和评估,并且人耳听不到的变化对语音识别算法来说确实是致命的。

6)在过去几年的Airpods 1代,DSPC,Sensory,这些大咖啡算法供应商都没有下一步行动。这是一个对奖励有很大需求的高回报市场。这些供应商的原因保持沉默,其背后的原因值得考虑。

7)该算法需要解决相位失真,总谐波失真抑制,信噪比保证,非用户语音噪声判断转换抑制比(纯浊音,纯清音),算法延迟,骨传导声音和麦克风声音在不同情绪下,音量在融合自适应或重量变化曲线的条件下,人体运动信息低频调制和多次谐波抑制,清音和浊音互换响应状态,降噪后声音谐波结构变化,镜头后体积频率包络补偿很松散。

8)该算法应解决加速骨传导传感器检测到的浊音声带运动,以及两种麦克风在不同情绪下检测到的浊音和清音的两种不同声音的实时同步,重叠,拼接和融合。体积条件。产生的谐波失真经过修补,平滑,滤波或抑制。

9)上行链路降噪最重要的应用场景是在呼叫场景中。使用骨传导和麦克风融合降噪技术就像将扬声器的麦克风放在大音量呼叫场景中的扬声器上。相移是不够的。导致严重的串扰,因此您不能只关注降噪。

对于具有极高设备密度的TWS耳机,使用骨传导传感器来感测完整的声音应用是自噪声的最大问题,并且需要麦克风声音信息数据来补偿清音声音缺陷信息数据。

关闭降噪算法或减少调用场景中的融合权重,使伪骨传导降噪或用户可以获得制造商提供的果50%降噪效果果的算法乘积,但承担100%的侵权风险可以!

喇叭造成的串扰图

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10)对于最完整的用户声带运动信息数据,如何优化耳机结构的设计,找到加速度骨传导传感器的位置和适当使用的导声材料,单轴vpu在位,声音 – 导向材料,产品结构,运动松动,耳廓结构,生产过程问题影响LIS25BA远大于3轴,这是平面果使用3轴加速度计的可能原因。

11)使用不同的人发出不同的音量等级/s /,/sh /,/f /,/he /… …和其他纯清音,双麦克风拾取的声音,对比融合骨传导声音信息和麦克风声音信息去噪算法的声音,验证融合算法自适应权重调整的处理效率果,这里是一个两难选择,因为降噪处理效果越好,降噪效果果就会打折,降噪效果果越好,清音越多我听不到它。

如果这导致一个唤醒字,语音命令或云语音识别服务器,手机语音输入法,翻译,语音转文本APP的识别效果果打了很大的折扣,在解决这个问题之前,去亚马逊,谷歌,微软百度,阿里,腾讯和科技大学飞行语音助理云语音识别产品都面临着更大的风险。

骨传导上游降噪形状为成的实际产品有很多细微的研发生产测试分支参数需要仔细磨练和调试,需要很长时间,大家来自iFixit的可以拆解Airpods使用了一个大量的粘合剂固定,可以看到为了满足测试和保持性能指标,装配过程极其困难。一种具有骨传导上行链路降噪功能的产品,在相关技术确定成煮熟的条件下,从外观规划到出货,需要一年的时间来估算。这很快,也许还不够。

2-4,采用ST LIS2DW12(SPI接口)加速计传感器+ OVVP算法(骨语音用户语音识别)

传感器选择:OVVP算法对噪声密度,分辨率,带宽,ODR和内部高通低通滤波器有一定的限制和要求。必须以最具成本效益的方式指定ST LIS2DW12传感器。

OVVP算法与手机声纹识别的比较:

这是我们的客户提到的一代表问题。使用贵公司的OVVP算法类似于在手机上使用声纹识别效果果。为什么你需要做更多?让我们进行比较:

1)声纹识别需要对特定单词进行学习训练。不使用OVVP;

2)声纹识别只能部分保护用户训练的单词,而OVVP则是全球保护每个单词,

3)声纹识别的安全级别远高于OVVP;

4)声纹识别容易受到用户环境,情绪,声音嘶哑,OVVP的影响;

5)声纹识别只能为用户训练过的单词产生强大的语音隔离果,而OVVP可以强有力地隔离每个单词;

6)OVVP算法使用用户现有的加速度传感器以及声纹识别,无需额外的硬件成;

7)OVVP算法可以与双击,步数,心率和hellip共存; …算法,声纹识别无关紧要;

8)声纹识别没有伴音标记,OVVP的声音标记可以用于2个研发扩展应用;

使用语音标签和手机语音应用APP加强用户体验:

当用户通过加速度传感器说话时,发声标记是声带运动。在处理OVVP算法之后,由用户说出的单词生成的信息是仅佩戴耳机的用户“说话”的唯一特征。将生成此信息。当耳机用户旁边的人的语音小于语音强隔离屏蔽时,不能生成该信息数据。我们客户产品的语音隔离屏障可达到50cm 100db。

录音用法:

音频标记(下方)通过蓝牙与麦克风声音数据一起发送到移动电话。同步后,两者同步并交叉引用。 可以知道用户何时说话以及说什么。

已经使用了许多翻译软件,尤其是Google Translate,它非常易于使用。在翻译软件选择翻译语言种之后,您必须在说话前按屏幕上的麦克风按钮,然后说完一个单词,在完成后停止并等待它。 成另一种语言,然后从手机扬声器播出,此按屏幕上的麦克风按钮可以替换为声音标记。

只要用户说话,就会自动按下屏幕上的麦克风按钮,当语音停止时,成的另一种语言将被翻译并通过扬声器播放。使用麦克风按钮的翻译软件更自然,更方便。

用户语音标记可以的语音允许语音识别算法,除了近场拾取到用户自己语音的声音外,快速获取声音的起点,停止三个重要信息可以有效优化语音识别算法的应用是体验。

除了翻译软件外,这种语音应用软件还有很多,如微信语音短信,录音,语音输入法,语音助手,语言学习,手机驱动模式,语音到文本和语音; …

带有声音标记的强大隔离屏使用户处于高密度和嘈杂环境中,适合许多人。语音识别算法不需要考虑远场拾取问题,并且可以获得果的最低效果。当然,如果有任何骨传导上行降噪能力,那绝对是一件美丽的事情。完美,不要它。

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声音令牌可以通过蓝牙发送到手机,带麦克风信息数据,用于语音助手,自动录音,自动翻译,微信语音信息自动传输,语音输入法,驾驶模式,游戏… …应用。

OVVP采用的相关技术:

OVVP(Own Voice Vibration Peak-up)技术尊重应用中最大的原则之一,即不改变任何原始声音处理路径上的信息数据参数结构,因为这些是多年来积累的经验和技术结晶,任何变化都有可能导致失控的风险,并触及许多人的利益,因此我们有一条新的途径来协助客户的TWS耳机在手册智能语音应用区域块中的作用,最完整的专利支持零风险为客户创造价值。

以下是TWS耳机中OVVP的操作框架:

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OVVP 算法技术细节简述

1)该算法涉及卡尔曼滤波,FFT极窄带声谱区域分割计算,曲线拟合,为了不对蓝牙芯片进行报警,原厂可以使算法直接用于蓝牙芯片应用层。通过泛化,降维,检查表,不断优化省的整体延迟时间,使用内存资源,功耗和计算能力,从算法到功能测试客户,一年多来逐渐是成熟,更多不要说骨传导起伏不定。

2)加速度传感器感测由 感测的X,Y,Z三轴声带运动信息数据,并且还涉及X,Y和Z三轴信息,其还涉及互相关和归一化。

3)在极窄频带间隔的频率响应影响最小的情况下,如何有效地区分和抑制由加速度传感器感知的声带运动信息数据和用户自行运动带来的多次谐波和喇叭串扰。

三,各公司专利保护的语音算法分析

平板果专利的完整性和保护范围是完美的,WO2014051969A1,201380046944.6这两项专利使用加速度传感器地唤醒字和上游降噪应用来保护滴漏免受泄漏,算法芯片,方案,模块,产品到销售包括整个产业链。

知名上市公司需要非常谨慎。对于使用传感器进行骨传导降噪或VAD应用,有必要检查是否有足够的专利保护或要求对方提出具有道奇果专利的具体对策,并签署不侵权保证。与此同时,承诺在被起诉后承担损失。项目负责人只是询问计划员是否存在专利问题。

另外,对于使用vpu做VAD,当然需要查看华为201811199154.2的专利。特别提醒的是,Ping 果的两项专利涵盖了vpu。基本上,任何加速骨传导传感器的上行链路噪声降低或VAD都包含在耳机中。内。

当然,使用MEMS加速度计的VAD Yuheng的200910190129.2,201810437831.3也是一个特别需要注意的问题。

许多人(特别是工程师或技术人员)在判断专利侵权时很容易遇到认知误解。他们认为所使用的技术不仅仅是索赔的技术特征。如果方法不相同,则不会被侵犯。

事实上,只要专利证书有效合法,就可以判断侵权行为,该证书满足电力要求中的所有技术特征或技术框架。无论多少技术叠加,无论您了解技术或应用技能多久,在侵权为成之前,专利都不会失效。

此外,技术特征或技术框架具有相同(完全相同)和相同(相似),并且“相等”允许一定量的模糊空间。如有任何争议,将从专利说明书或其他行业信息中补充可以进行证明。

行业内没有多起专利侵权诉讼的原因往往是因为证据是成,试验时间与行业变化率和回报收益相比不是成。

但是,整体知识产权保护环境发生了结构性变化。即使在短时间内无法在法庭上取得成功判决,电子商务渠道也会迅速打破侵权者的利益,商誉和市场份额。丢失。

特别是,TWS耳机AirPods目前是该公司收入最重要的机会,为成,该公司将实施更严格的侵权方法。

上市公司或知名公司的项目负责人需要谨慎,以免对企业造成巨大损害,而专利侵权的解决方案只是早期布局创新,或者合法授权和购买所有权产品,没有别的办法。

以下是过去一年国内专利保护的主要变化清单:

1. 2019年1月1日实施的电子商务法(“协会法”第41至45条)

2. 38个部门和单位联合发布“知识产权严重不信任主体联合纪律处分办法(专利)”

合作备忘录

3,深圳经济特区知识产权保护条例(第六届人民代表大会常务委员会第二十九次会议表会议)

于2018年12月27日通过,并将于2019年3月1日起实施相关法律.19~27,43~46)

新的仲裁单位和诉讼法院有:

3-1,中国(深圳)知识产权保护中心2018年12月25日,成

3-2。广州互联网法院于2018年8月28日在琶洲环球贸易中心成

2018年9月9日3-3,北京互联网法院上市成立场

四、专利侵权分析

1、苹果公司专利 201380046944.6

使用专利摘要,专利说明书和个人音频设备唯一专有功能的技术特征,该专利使用模糊词语,骨传导拾取传感器,并且在手册末尾也提到加速度计[0005]。该专利适用于TWS耳机成制造商,只要使用骨传导拾音传感器(包括MEMS加速度计和vpu),并且使用该专利中的20项权利要求之一,基本上会导致侵权。

地侧的关键是使用“软材料”来填充外壳以提高传感器的效果,以获得声带振动产生的声波果,声学研究人员应该注意这一点,对于从事声学的人来说,这是最常用的手段。下面的表显示TWS耳机制造商可以使用骨传导拾取传感器来执行6种功能,这在专利果的保护范围内。

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Ping 果公司专利WO2014051969A1

使用专利摘要和权利要求2.5中的2个独特特征和技术特征,该专利使用37个权利要求来保护VAD,噪声抑制和清音和浊音混合应用,基本上使用加速度计(MEMS)。保证和麦克风满足技术特征。权利要求5,其中权利要求5补充了麦克风阵列。

因此,无论骨传导上行链路降噪算法的提供商是使用MEMS还是vpu加速度计加上麦克风(无论是一个还是多个)都在侵权,看到这些对可以的这些权利都非常清楚。

当然,如果你不在麦克风或加速度计中使用任何一种传感器,你有机会躲避这项专利。更好的方法是早于Apple 果获得专利保护。该专利强大的地派对判断侵权非常简单。找一个专业的评估单位,对可以作出明确的侵权判决。

目前推测Ping 果有两种方法可以可供选择:

方法1:

拔出电子商务法,通过各电子商务平台权利平台的投诉,在可以上迅速让侵权产品下架,判断方法是,先看产品规格或功能介绍,有没有VAD,如果有噪音抑制功能,那么看产品中没有加速度计(MEMS或vpu),如果有的话,就是侵权。

电子商务平台投诉渠道购买侵权产品拆解照片并写入侵权对照书,上传,被告商户在15日内不能提出反诉或相应的非侵权证据,侵权产品将等待接下来,省钱又有效。

方法2:

直接从市场上获取证据,查明,向法院提起诉讼,支付压力,封存仓库。

知名品牌厂商如:华为华为,VIVO,OPPO,联想,小米客户群和Ping 果重叠区,Ping 果更加强调。

对于华强北市场,由于客户群与Ping 果不重叠,投诉的主题太小,而可以起到帮助未来果的作用。

该专利非常严格,需要市场上的同行小心翼翼地逃避。

2、华为公司专利 201811199154.2

使用专利摘要的技术摘要和专有权14和15的一种方法进行分析,华为的专利可以被描述得很差。以前的系统专有权1和权利要求2~13基本上都可以隐藏。它们中的大多数是芯片中的处理或算法软件,这不容易进行取证识别,但是单独的方法14和权利要求15是非常严格且容易涉及侵权。

该声明专注于使用骨骼振动传感器来控制拾音设备的拾音,满足TWS耳机行业的关键低功耗要求。华为在专利说明书中提到了Sonion的骨传导传感器[0047]。是vpu。

因此,华为的专利侵权非常好,先判断是否有vpu,然后用物理耳机确认当前,语音前后的电流差和麦克风拾取的时机。

因此,如果您想使用Vpu来执行VAD以降低功耗,则估计它不容易实现。另外,在该专利中,权利要求2至13是每个算法或功能软件。华为将逐一拆解这些算法或功能软件。 成声称也使他更容易使用专利权来对抗对手。

3、宇恒公司专利 200910190129.2

使用2个独特功能中的专利摘要和技术特征来分析,使用加速度计,感知声带,双击或逐步运动,并在算法计算后的预设阈值间隔内找到(判断,对比)它是得出结论,用户“何时说”判断结果,协助判断语音助手键码或何时说话,以确定结点果(命令字)是否通过蓝牙传送到手机。

只要根据加速度传感器获得用户声带移动的VAD,作为是否发送语音助手密钥代码或何时判断结果的参考,上行链路降噪功能是否被侵犯,专利的申请时间2009年,它是一项可以整合到攻防中的专利。

裕恒公司专利201010224769.3,201010224780.X,201010224803.7,201010230464.3,

201010243048.7,201120374763.4,包括加速度,陀螺仪,地磁力仪,气压计更多种惯性传感器感应声音应用,应用时间是2010年至2011年,可以在传感器VAD应用中具有出色的防御效果。

对于那些有兴趣进行骨传导上行链路降噪算法的人,Yuheng Interactive有兴趣提供专利并共同努力,找出如何利用这些专利组合找到至少打破Ping 果在中国的专利封锁的方法,增加谈判筹码,减少自己和未来客户的风险。

Yuheng的专利201810437831.3使用独立和权利要求16中的专利摘要和2个技术特征来分析,使用1或2,单轴或多轴,模拟或数字加速度计来感测声带振动和/或人类面部皮肤肌肉和肢体运动无论是使用MEMS还是vpu加速度计,它都能为传感器VAD产生控制信号,以及它是否具有上游降噪功能。

将MEMS或vpu加速度计用于VAD或上行链路降噪应用,首先要考虑专利风险,然后看看这些应用是否满足功能要求。完全彻底地测试系统以重新使用声学结构是非常困难的。

在理解OVVP算法的过程中,国内外着名的人工智能语音应用巨头非常关注需要专利说明。显然,这个问题对这类企业有很大的影响。

总结

随着旗舰手机逐渐消除3.5mm接口,以实现轻薄的趋势,耐力,传输,音质,价格等痛点得到了改善,带来了巨大的成长空间体积整个TWS耳机市场。

根据GFK的数据,2016年出货的无线耳机数量仅为918万台,市场规模不到20亿元。到2018年,无线耳机出货量将同比增长41%,市场规模将达到54亿美元。到2020年,TWS无线耳机的市场规模将达到110亿美元。

志燕咨询预计全球TWS耳机将从2018年到2020年实现快速增长,出货量分别达到6500万台,1亿台和1.5亿台,复合年增长率为51.9%。预计随着无线耳机的音质,功能将不断提高和手动智能语音APP应用的深度扩展,未来无线耳机的普及率有望继续提升。

如此巨大的销售增长空间,使每个想进入市场的制造商都有可能抓住商机并腾飞。

TWS耳机智能语音重要供应商联系信息:

宇恒互动技术OVVP算法罗富强13560775701

QuickLogic(美国)EOS S3芯片尚进13905175302

Ambiq(美国)Apollo2,Apollo3芯片李晓ole 13266661214

感知智能声学设计,算法服务王成18666215917

益登科技(ST经销商)LIS2DW12,LIS25BA李梅18665833995

娄氏电子(美国)IA-610,IA-611 Zhimai Wang Qifeng 13923890601

高通通信技术有限公司QCC302x,QCC512x