TWS耳机发展迅速，市场也越来越注重耳机与使用者的交互，例如触控模块，通过电容式传感器或者光学传感器来进行一些切换音乐、暂停播放等操作；有的厂商将目标对准了智能语音模块，通过语音来控制耳机，实现更加便捷的交互。
在智能语音模块市场，各家厂商也在不断的进行技术革新，追求更加极致的性能与更小的体积，还要考虑产品的开发周期与使用功耗等问题。在这些因素的影响下，各大厂商先后发布了自家性能更加强劲的芯片。
在最近，九天睿芯发布了智能语音芯片ADA100，这款芯片基于神经拟态感存算一体结构，已设计出可用于时间序列信号系列传感器协同处理，基于SRAM的感存算一体结构芯片ADA100，可广泛应用于可穿戴设备，手机，IOT物联网，智能家居家电设备等领域，帮助产品实现智能化，高唤醒率语音控制。九天睿芯感存算一体结构芯片ADA100目前主要应用于智能语音识别，实时检测当前音频中是否包含语音信号存在，将语音信号与各种背景噪声信号区分出来，分别对两种信号进行不同处理。
值得一提的是，ADA100是处于传感器后端的处理芯片，需要搭配传感器使用。因此ADA100的应用范围极为广泛，不仅可用于智能语音识别领域，还能与压力传感器、振动传感器、重力传感器、热传感器、电流检测等传感器协同处理。实现压力监控、异动报警、过热警报、功耗追踪、重力感应监测等功能。目前感存算一体芯片ADA100已进入量产阶段，产能充足，多家品牌已采用并导入测试，预计2022下半年将看到实际产品应用。
（1）产品特征 感存算一体
通过拾音麦克风完成声音信号的收集，再经过模拟预处理（ASP）进行模拟域特征提取生成特征信号，将收集的特征信号通过神经网络处理器（NPU）配合VAD&KWS算法进行语音检测和关键词识别
内置存储器，支持 32KB OTP，内置 64 KB SRAM
（2）超低功耗
ADA100典型功耗下，VAD模式＜70 uA，KWS模式＜170uA，功耗仅有同类产品的五分之一到十分之一
（3）超小型封装
ADA100支持两种封装尺寸
QFN 2.5mm * 2.5mm * 0.55mm
WLCSP 1.5mm * 1.5mm * 0.45mm
九天睿芯智能语音芯片ADA100采用了VAD和KWS算法，支持单VAD、单KWS以及VAD+KWS模式，其中KWS算法最多可识别到30个关键词，可以设置更多的语音操作；还支持VAD+user_KWS 模式（支持用户提取 feature 值，自行推算 KWS 结果）；如果使用者想要对VAD和KWS算法里的参数进行更改替换，可以通过ADA100芯片的I2C 或 SPI接口进行加载。
九天睿芯拥有完善的供应链团队，与多家晶圆厂有密切合作，产线正积极扩张。
ADA100采用成熟的55nm工艺以及12寸晶圆，目前产能充足
将麦克风的模拟mic与ADA100相结合可以对于耳内的声场进行识别，从而实现音量和音效的自适应调节；对于外部声场也能进行识别，从而做出自适应降噪，降低降噪消耗的功耗，提升续航时间；ADA100还拥有30个关键词的识别，可以通过语音控制来进行电话的接挂、音量大小的调控、音乐的切换等人机交互功能，更加的快速便捷。
ADA100搭配麦克风可以应用到许多智能设备上，例如TWS耳机、智能手环、手机和平板电脑的人工智能助手、智能遥控器、智能开关、智能家居等，使用场景相当广泛。
九天睿芯，成立于2018年，致力于高性能混合信号芯片设计，是全球新型感存算一体架构技术领域的领导者，已获得投资以及中欧政府资助数亿元。现有团队近百人，含7位青年科学家（深圳市孔雀人才团队）及70%以上芯片研发团队，其他核心成员曾就职于Tl、ADI、海思、IMEC、Qualcomm、意法半导体、瑞昱等半导体知名企业，在芯片设计开发、计算架构及深度学习领域研发10～25年经验。公司主要产品∶高性能模数转换器（ADC、DAC），应用于高精密仪器、车载激光雷达，公司高速ADC已成功流片并且测试成功，将于2023年上半年量产； 基于模拟计算的超低功耗感存算一体芯片（ADA：ASP模拟特征提取+ADC+CIM存内计算融合）架构芯片研发设计，第一代超低功耗语音及其他时间序列传感器处理芯片ADA100（合封智能麦产品）已实现量产。第二代超低功耗多模态时空处理器ADA2X0（支持处理Vslam，手势，眼动追踪，事件相机信号处理等）的视觉存算一体测试片已点亮，预计2023年中量产。
随着技术的与市场的持续发展，智能语音将成为未来智能设备标配功能，其能够实现快速的人机交互，以及远距离使用。
九天睿芯推出的ADA100采用了神经网络处理器（NPU），采用感存算一体的结构，内置存储器，支持 32KB OTP，内置 64 KB SRAM；采用VAD&KWS算法，更具不同情况还能进行不同算法搭配模式，更好的进行数据型号处理与降低功耗。
ADA100芯片搭配麦克风可以适配更多生活场景，在TWS耳机、智能手表/环、手机、平板电脑、智能家居上都能很好的适配，为产品提供更好的人机交互功能，为消费者带来更加便捷舒适的使用体验。
