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      敏芯股份骨振動傳感器在TWS耳機中的應用

      發布時間:2022-05-13 來源:MEMS 責任編輯:wenwei

      【導讀】TWS(True Wireless Stereo)真無線藍牙耳機與傳統耳機相比,具有極高的便攜性。隨著主動降噪、空間音頻等新功能的加入,TWS耳機的功能性更加豐富,使用體驗得到不斷提升,更加促進TWS耳機的快速普及。


      日常生活中,語音通話的應用場景比較復雜,比如在地鐵上、辦公室里、機場等公共場所,對通話效果有很高的要求,在上行通話中,環境噪音的消除成為剛性需求。如何能夠更進一步提升TWS耳機的通話降噪效果,從而凸顯產品的差異性,提升產品的競爭力,成為眾多廠商布局產品的重點方向之一。


      骨震動傳感器的檢測原理


      人在說話時,聲帶產生的振動信號,有兩種方式進行傳播:一種是通過空氣介質向外傳播,另一種方式是通過人的顱腦骨骼、肌肉向外傳播,引起耳廓的振動。骨振動傳感器就是利用后者的傳播方式,檢測耳廓的振動信號,拾取佩戴者的語音信息。骨振動傳感器對于空氣中傳播的聲波信號不敏感,對空氣中傳播的聲音信號具有天然的抑制作用,因此,通話降噪算法更簡單,更自然,噪聲抑制更有效,可以提供效果更佳的上行通話效果。


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      TWS耳機降噪方法的對比


      市場上TWS耳機種類繁多,對于ENC(Environmental Noise Cancellation)降噪方面,根據不同的價格及性能定位,有單麥克風、雙麥克風、三麥克風以及骨振動等多種產品形態。


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      單麥克風方案價格有優勢,主控芯片要求門檻更低,結構不受限,利用神經網絡算法,識別濾除噪聲信號。不過單麥克風方案降噪效果一般,對于復雜場景的噪聲識別及壓制不是很明顯。雙麥克風可適配多種形態,在大多數高噪場景下有比較好的體驗,性價比高,是目前ENC降噪的主流方案。


      雙麥ENC降噪,利用有一定間距的兩顆麥克風,這樣才可以識別不同方向的聲音信號,兩顆麥克風的最小間距一般要求10mm。算法上用相對成熟的波束成形(beam forming)算法,波形指向配戴者說話的音源,在音源方向增強信號靈敏度,在其它方向壓制信號靈敏度,從而實現噪聲的消除。


      三麥ENC降噪一般復用ANC主動降噪反饋麥克風(Feedback Microphone,FB),FB麥克風用于檢測聲帶通過耳蝸傳遞到耳機的聲音信號,另外由于FB麥克風深處耳道內部,主動降噪耳機大部分為入耳佩戴方式,耳機的橡膠套有比較好的密封效果,可以隔離外界環境噪音。三麥ENC降噪,可適用于大多數場景,抗風噪能力佳,但是算法復雜,價格相對高。


      麥克風與骨振動相結合,抗環境人聲干擾性能更佳,通話者人聲失真度小。風噪是大部分耳機的一個痛點,當風速大于5m/s時,麥克風會出現飽和失真,此時麥克風喪失捕捉語音信號的能力,骨振動傳感器對空氣波動不響應,所以即使在大風速情況下,依然能準確捕捉到語音信號。另外對于豆式耳機,由于空間緊湊,體積小,兩顆麥克風很難拉開距離,所以這種情況下雙麥ENC降噪效果欠佳。一顆通話麥克風加一顆骨振動傳感器,可以實現比較好的通話效果,抗風噪能力強,噪聲抑制效果佳,算法上也無需復雜的波束成形,簡單的語音算法就可以實現,方案的整體性價比高,為越來越多的耳機廠家所采用。


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      骨震動傳感器的器件設計


      基于MEMS微加工技術,在硅襯底上加工形成微米級尺寸的彈性梁結構以及一定重量的質量塊,構成振動敏感的力學結構。質量塊上的電容極板與襯底上的電容極板構成梳齒形可動電容,當有振動施加到器件上時,質量塊產生振動,帶動電容梳齒產生振動,電容兩極板之間間距變化,因此電容產生變化。


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      器件內部的ASIC芯片將微弱的電容信號提取、轉換以及放大,將振動信號以電壓的形式輸出,與傳統硅麥的輸出信號相似,便于藍牙主控進行信號處理。


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      采用Metal-Lid LGA的封裝,整體外觀呈現為PCB基板與金屬殼組合形式。PCB基板位于底部,基板正面及背面分布有各路信號走線,背面設有引出電極。基板四周分布有劃錫溝道,使頂部金屬殼通過焊錫與基板連接,以實現完整電磁信號屏蔽。LGA內部主要由MEMS芯片與ASIC芯片組成。MEMS芯片貼裝于PCB基板,ASIC芯片貼裝于MEMS芯片上,構成上下堆疊的形式,使結構更緊湊,空間利用率更高。MEMS芯片與ASIC芯片、ASIC芯片與PCB基板之間,均通過Wire-Bonding的方式實現信號互聯。2.7 x 1.8 x 1.1mm的封裝尺寸,小巧緊湊,與標準麥克風尺寸兼容。


      器件的靈敏度為-26dBV/g @1kHz,信噪比為55dB,諧振頻率為4kHz。一般而言,語音信號的帶寬為1kHz左右,因此器件頻率響應在1.5kHz以內平坦,更便于算法處理。


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