随着大模型能力成熟与多模态交互技术突破，AI眼镜不再仅是AR/VR的轻量化分支，而被重新定义为“下一代人机交互核心载体”，用户不再满足于只是“听见”，而是期待“听得见到听得清再到听得懂”，全链路系统级协同正在成为行业新标准。
艾为正深挖用户痛点，深度赋能行业头部AI眼镜产品，以“上行采集-中端优化-下行输出-全链路协同”的技术为核心，布局丰富的产品品类，推动智能音频设备实现从 “能发声” 到 “会感知、懂交互” 的跨越。
音频上行解决方案：在AI眼镜典型架构中，多麦克风阵列采集的声信号，经高精度ADC完成采样后，通过低延迟总线实时送入处理单元——艾为上行算法可灵活部署于DSP或NPU，支持2-8路多麦克风阵列。
音频下行解决方案：awinicSKTune®神仙算法，W1公版推出基础版与高阶版两套算法来满足客户的不同需求，同时支持定制化裁剪。
一、 AI眼镜上行音效解决方案——艾为帝江™ X1
痛点直击
用户对实时翻译、第一视角记录、AR导航、无障碍辅助等刚需场景的期待持续升温——能否在户外大风环境下录制vlog？能否在嘈杂的环境中打电话？能否在地铁轰鸣中听清指令？艾为正深挖用户痛点，深度赋能行业头部AI眼镜产品。
破局关键：艾为帝江™上行算法
艾为帝江™是艾为推出的上行音频算法系列，针对录音录像，通话等场景，打造多套解决方案，涵盖风噪算法、环绕声、降噪、回声消除、波束成形等核心算法，支持集成至各类主流平台，可根据不同场景需求灵活搭配算法模块，全方位赋能AI眼镜，适配户外出行、会议办公、日常记录等多元使用场景。
视频博客(Vlog)场景赋能，无惧运动风噪，人声始终清晰通透
你是否也曾遗憾？
♀️骑行途中，风声呼啸盖过内心独白；
♀️跑步跟拍时，喘息与人声混沌难辨；
♀️户外漫步中，环境氛围饱满，却唯独缺了那一句“我想告诉你”的清澈？
图2 运动风噪场景演示
为此艾为帝江™针对AI眼镜全新自研风噪算法：
麦克风阵列采集的声信号经过风噪算法，精准识别风噪，提升语音清晰度，而后通过环绕声模块，提升氛围感，重新定义Vlog的声音美学。
*状态检测：传递噪声flag*可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求*已实现（艾为蓝底）：已实现模块
图3 视频博客(Vlog)场景算法框图
效果展示
风噪算法不同环境下别具一格
✅无风&小风｜智能构建沉浸式环绕声场，让日常对话也自带电影级空间感；
✅大风｜保留环境音，提升语音信号SNR
不是“消音”，而是让人声浮出喧嚣，让氛围沉淀为质感。
大风场景下风噪算法开关对比
全场景通话赋能，智能降噪，人声精准传递
你有没有这样的时刻？
视频会议中，自己说话像隔着一层毛玻璃，同事皱眉问：“你刚才说什么？”
街边接重要电话，背景是车流轰鸣、喇叭长鸣，对方只听见一片“嗡——”；
在国外交流，环境很嘈杂，店员拿起一把菠菜热情介绍：“Do you like spinach？(你喜欢菠菜吗)“，翻译工具识别成“你长得像西班牙人(You look like a Spaniard)”……
图4 翻译场景演示
为此，艾为帝江™深入通话全链路声学现场：
麦克风阵列采集的声信号经过回声消除模块精准剥离回声信号，而波束成形像为声音装上隐形聚光灯，动态锁定声源方向，收束有效拾音区域，最后降噪将外界噪声屏蔽，超低语音损伤带来极致通话体验。
*状态检测：传递噪声flag*可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求*已实现（艾为蓝底）：已实现模块
图5 通话场景算法框图
效果展示
回声消除开关对比
回声消除与降噪开关对比
唤醒识别的“第一道神经中枢”
你是否也曾经历过这些瞬间？
在地铁里戴着眼镜想问一句天气，风声盖过了你的声音；
☕在咖啡馆和朋友聊天，刚说“嘿——”，AI眼镜却误判成唤醒；
走路时随口一唤，系统却沉默两秒才反应……
图6 语音唤醒场景演示
于是，艾为帝江™上行算法来了。专为AI眼镜而设计的前端语音守门人：
可以在复杂环境（风噪/人声/混响）中提升语音信噪比，真实佩戴场景下，识别稳定性显著提升，字错率下降6%+。
*可选模块（被虚线圈中的模块）：非必需，适配轻量化需求*计划（灰底）：未来规划*已实现（艾为蓝底）：已实现模块
图7 唤醒识别场景算法框图
⏳唤醒这件事，早就不是“能叫醒就行”了——叫不醒着急，乱醒来尴尬，反应慢更心累。用户体验才是唯一的裁判。未来艾为将打造超低功耗，超高唤醒率的语音唤醒算法，它会更安静、更敏锐。毕竟，最好的交互，是你根本没意识到它在工作。
二、AI眼镜下行音效解决方案——awinicSKTune®神仙算法W1
痛点直击：
AR眼镜的扬声器往往只能安装在眼镜腿上，为了保证美观和便携，通常没有充足的空间，只能放置更小更薄的扬声器。扬声器的重量通常不到2g，长宽尺寸不超过10*18mm，厚度宽度不超过3.5mm。
受物理限制，微型扬声器很难输出响亮的声音和足够的低频，同时两个扬声器独立发声，缺乏协同处理，在视频播放时无法营造沉浸环绕感，另外更加致命的是微型扬声器受结构空间限制，容易产生可感知的气流杂音。
扬声器摆放示意图（单侧）
破局关键：艾为神仙算法SKTune® W1
艾为awinicSKTune®神仙算法W1凭借着极简出色的算法效果，成为解决上述问题的核心关键。
神仙算法SKTune®W1与普通音效处理的区别
awinicSKTune®神仙算法 W1可帮助智能穿戴制造商，在紧凑布局设计下呈现更优的低频表现、更低的失真，以及更具沉浸感的音频效果体验。
AI声场环绕技术：
通过AI元素识别，分离并控制不同音频成分，再对虚拟声源位置进行渲染，模拟出声音从“不同方向、不同距离”传到你耳朵的效果。
AI声场效果体验：
AI声场环绕算法关闭
AI声场环绕算法开启
低音增强技术：
AI眼镜常用扬声器由于体积小，质量轻，所能承受的低频电压信号比较小。
典型AI眼镜的EQ电压曲线
传统的处理手段只能通过EQ中的High pass滤波器或者Low Shelf滤波器进行预处理,以降低低频能量，避免扬声器振膜的机械撞击失真。此方法势必影响了整个低频效果，特别是50Hz-200Hz的重要频段。
awinicSKTune®神仙算法W1的Bass增强技术能够提供整套完整的低音增强方案：通过建立扬声器的位移模型曲线，确保所有信号均工作在安全振幅范围内，再采用差异的低音增强技术，通过均衡大小信号的虚拟成份听感，提升鼓声人声的低频表现。
非线性失真抑制算法：
由于磁路非线性、支撑系统非线性以及大振幅下分割运动等原因，扬声器在大振幅下容易产生非线性失真问题，导致低频容易产生嗡嗡声，清晰度降低，影响用户听感和低频表现。而非线性失真抑制算法可以修复低频听感，配合bass增强技术，在提升低频动态的同时保持音色纯净。
同一输入NEC算法开关失真对比
等效失真水平下输入电平对比
钢琴杂音抑制算法：
awinicSKTune®神仙算法 W1的APR技术，可以通过AI智能识别播放音源元素，准确判断音源是否会产生气流杂音，再以灵活的处理手段，在不牺牲其它音源和低音效果的基础上，凭借高达6dB以上的动态压缩能力，解决扬声器气流杂音及钢琴杂音问题。
智能音量控制算法：
户外大音量听不清，室内中小音量低频听感缺失也常常是眼镜产品的一大痛点，awinicSKTune®神仙算法W1算法的智能音量控制算法可以根据平台侧下发的音量等级信息，实时调整EQ曲线。低音量时，人耳对低频敏感度下降，算法自动提升低频增益；高音量时，为避免喇叭过载，自动降低低频增益并提升中频（人声）清晰度，自动压缩峰值减少杂音。
一键切换，分别调教，让每种场景都有最适合的好声音
不同模式下调音风格示例
·室内静享模式：安静环境下，三频均衡，音质细腻通透，还原音乐本真韵味。
·户外清晰模式：嘈杂场景中，削减低频轰鸣，提亮中高频，让声音穿透环境噪音，响亮又听得清，通常用于超大音量。
·其他模式：也可以自定义其他想要场景，如播客模式，专注语音表现，突出中频醇厚感，柔化尖锐齿音，久听舒适不刺耳。
此外，awinicSKTune®神仙算法W1已成功在各大平台实现移植和功能验证，是穿戴类产品首选的音效解决方案。
好的声音，不应被体积所限制。数模龙头艾为电子致力于以声学算法，赋能下一代智能穿戴，为用户带来高品质的音频体验。
资料来源：艾为电子
