声加科技年度报告：LMS语音降噪与TWS通话降噪应用全景解析

一、LMS语音降噪算法的MATLAB实现：从理论到工程化

LMS（Least Mean Squares）算法作为自适应滤波的核心技术，其核心思想是通过迭代调整滤波器系数，最小化误差信号的均方值。在MATLAB环境中实现LMS降噪，需重点关注以下环节：

1.1 算法原理与参数设计

LMS算法的迭代公式为：
[ w(n+1) = w(n) + \mu \cdot e(n) \cdot x(n) ]
其中，( w(n) )为滤波器系数，( \mu )为步长因子，( e(n) )为误差信号（期望信号与滤波输出的差值），( x(n) )为输入信号。

关键参数选择：

• 步长因子( \mu )：需平衡收敛速度与稳定性。( \mu )过大可能导致发散，过小则收敛缓慢。典型值为( 0.01 \sim 0.1 )。
• 滤波器阶数( N )：阶数越高，降噪效果越好，但计算复杂度增加。TWS耳机中通常采用32~64阶。

1.2 MATLAB代码实现示例

% 参数初始化
fs = 16000;          % 采样率
N = 64;              % 滤波器阶数
mu = 0.05;           % 步长因子
w = zeros(N, 1);     % 滤波器系数
% 生成测试信号（含噪声）
t = 0:1/fs:1;
s = sin(2*pi*500*t); % 纯净语音
n = 0.5*randn(size(t)); % 高斯白噪声
x = s + n;           % 含噪信号
% LMS算法迭代
for n = N:length(x)
    x_n = x(n:-1:n-N+1)'; % 当前输入向量
    y = w' * x_n;         % 滤波输出
    e = s(n) - y;         % 误差信号（假设已知纯净信号）
    w = w + mu * e * x_n; % 系数更新
end

工程化优化：

• 变步长LMS：根据误差大小动态调整( \mu )，提升收敛性。
• 频域LMS：通过FFT将时域卷积转为频域乘法，降低计算量。

二、通话降噪：TWS耳机的技术必争之地

据IDC数据，2023年全球TWS耳机出货量达4.2亿副，其中支持通话降噪（ENC）的产品占比超85%。用户对通话清晰度的需求已从“可用”转向“优质”，尤其在远程办公、在线教育等场景下，背景噪声抑制成为核心痛点。

2.1 传统降噪技术的局限性

• 固定滤波器：无法适应动态噪声环境（如地铁、马路）。
• 单麦克风方案：对风噪、非稳态噪声抑制能力弱。
• 延迟问题：传统DSP处理延迟通常>10ms，影响实时性。

2.2 深度学习驱动的降噪革命

声加科技通过AI技术重构降噪框架，其核心优势在于：

• 多麦克风阵列：结合波束成形（Beamforming）与空间滤波，提升方向性。
• 神经网络模型：采用CRN（Convolutional Recurrent Network）架构，对非线性噪声（如婴儿哭声、键盘敲击）的抑制效果显著。
• 低延迟优化：通过模型压缩与量化，将端到端延迟控制在5ms以内。

三、声加科技7大应用案例：从技术到商业的闭环

案例1：高端TWS耳机（旗舰机型）

• 技术方案：三麦克风阵列 + 深度学习降噪
• 效果：SNR提升18dB，风噪抑制达90%
• 商业价值：产品定价突破$200，毛利率提升25%

案例2：运动耳机（防水场景）

• 技术方案：骨传导传感器 + 频域LMS
• 效果：运动场景下语音识别准确率从72%提升至91%
• 用户反馈：跑步时通话清晰度获专业运动员认可

案例3：助听器跨界应用

• 技术方案：自适应滤波 + 听力补偿算法
• 效果：满足中度听力损失用户的日常通话需求
• 市场影响：开辟医疗电子与消费电子的交叉赛道

案例4：车载蓝牙耳机

• 技术方案：双麦克风 + 回声消除（AEC）
• 效果：车内噪声（80dB）下语音可懂度提升40%
• 合作模式：与汽车厂商联合定制

案例5：直播麦克风

• 技术方案：实时频谱分析 + 动态增益控制
• 效果：主播背景音乐与语音的分离度达95%
• 技术突破：解决传统降噪导致的“吞字”问题

案例6：工业耳罩

• 技术方案：抗冲击麦克风 + 鲁棒LMS
• 效果：工厂环境（100dB）下语音传输无断续
• 行业标准：通过ANSI S3.19认证

案例7：教育平板

• 技术方案：多模态降噪（语音+图像）
• 效果：教室场景下师生互动延迟<50ms
• 教育价值：支持远程教学的“面对面”体验

四、开发者建议：如何快速落地通话降噪方案

1. 算法选型：

   • 资源受限场景：优先选择LMS或频域NLMS。
   • 高性能需求：集成声加科技的AI降噪SDK（支持MATLAB/C++/Python）。

2. 硬件设计：

   • 麦克风布局：采用“前馈+反馈”双麦结构，提升空间选择性。
   • 功耗优化：通过DMA传输与硬件加速器降低CPU占用。

3. 测试验证：

   • 主观测试：招募不同口音、语速的测试者进行盲测。
   • 客观指标：关注PESQ（语音质量）、STOI（可懂度）等量化数据。

五、未来展望：AI与硬件的深度融合

随着TWS耳机向“音频计算中心”演进，通话降噪将呈现以下趋势：

• 个性化适配：通过用户声纹特征动态调整降噪参数。
• 多模态交互：结合骨传导、唇动识别提升极端噪声下的鲁棒性。
• 边缘计算：在耳机端部署轻量化AI模型，减少云端依赖。

声加科技的技术路线表明，只有将算法创新、工程优化与场景理解深度结合，才能在竞争激烈的音频市场中构建技术壁垒。对于开发者而言，掌握LMS等基础算法的同时，积极拥抱AI技术，是实现产品差异化的关键。