本文来自微信公众号“电子发烧友网”。
电子发烧友网综合报道，端侧AI音频处理器是专为智能物联网（AIoT）端侧设备设计，集成了人工智能（AI）加速器的系统级音频处理器。这类处理器旨在打造低功耗、高算力的芯片平台，以满足智能物联网设备对人工智能应用日益增长的需求。
集成音频处理与AI计算能力
端侧AI音频处理器的组成结构通常较为复杂，常采用多核异构架构，将不同类型的处理器核心组合在一起，从而高效处理各种任务。这种架构一般包括CPU、NPU、uDSP等。
- CPU（中央处理器）：负责处理通用计算任务，如指令解析、任务调度等。在端侧AI音频处理器中，CPU可能采用RISC-V等高效能低功耗架构，例如AndesCore D25F处理器，主频可达400MHz以上。
- NPU（神经网络处理器）：专门针对神经网络计算进行优化，提供强大的AI计算能力。NPU的算力可达数十到数百GOPS（每秒十亿次操作），能够支撑复杂的语音识别、语音合成等AI应用。
- uDSP（微数字信号处理器）：专注于数字信号处理，依据已知需求和算法积累，作为专项并行加速器。uDSP能够高效处理音频信号，实现音频降噪、回声消除、声音美化等功能。
端侧AI音频处理器还包含音频处理模块，其中音频ADC和DAC是重要组成部分。音频ADC（模拟到数字转换器）负责将模拟音频信号转换为数字信号进行处理，而DAC（数字到模拟转换器）则将处理后的数字信号转换回模拟信号输出。端侧AI音频处理器的音频ADC和DAC通常具备高性能和高动态范围，例如动态范围超过105dB，THD+N（总谐波失真加噪声）小于-95dB等。此外，还有音频放大器，用于放大音频信号，驱动扬声器等设备发声。在端侧AI音频处理器中，可能集成0V直驱耳机放大器模块，以提供高质量音频输出。
端侧AI音频处理器还集成了丰富的外设接口，以便与其他设备连接和通信，包括USB接口、SD接口、SPI、UART、I2C、I2S等。USB接口，如USB2.0或更高版本，可用于与计算机、手机等设备连接；SD接口用于读取SD卡等存储设备中的音频文件；SPI、UART、I2C、I2S等接口则用于与各种外设进行串行通信和数据传输。
端侧AI音频处理器还配套提供丰富的AI算法和软件支持，方便用户开发和部署智能音频应用，如AI降噪、AI回声消除、AI啸叫抑制、语音识别等，能显著提升音频处理效果和用户体验。
端侧AI音频处理器应用场景不断拓展
端侧AI音频处理器应用场景广泛，涵盖智能物联网（AIoT）领域多个方面。在智能音箱中，端侧AI音频处理器能够支持语音唤醒、语音识别、语音合成等功能，实现用户与音箱的自然语言交互。在智能家居系统中，它可用于声音控制家电设备，如通过语音指令调节灯光、空调、电视等。它不仅能识别用户语音指令，还能根据家庭环境和用户习惯进行智能决策，提供更个性化的智能家居体验。
端侧AI音频处理器也可应用于智能办公设备，如智能录音笔、智能会议系统等。它能提供高质量音频录制、实时语音转写、语音翻译等功能，提升办公效率和准确性。在会议系统中，端侧AI音频处理器可实现多人语音识别、语音增强、回声消除等功能，确保会议过程中语音清晰，沟通顺畅。同时，还能支持智能会议记录、语音指令控制等功能，提升会议效率和管理水平。
端侧AI音频处理器还可集成在智能手表和智能耳机中，实现语音控制、智能提醒、健康监测等功能。通过低功耗设计和高效能计算，在保证设备续航的同时，提供高质量音频处理和智能交互体验。在智能车载设备中，端侧AI音频处理器也能支持语音导航、语音控制等功能，提升驾驶安全性和便利性。
随着人工智能技术的不断发展和智能终端设备的普及，端侧AI音频处理器的市场需求持续增长。不少芯片厂商积极布局，推出一系列高性能、低功耗的端侧AI音频处理器产品。
例如普林芯驰，此前推出全新一代SPV60系列端侧AI音频处理器芯片，采用CPU+NPU+uDSP多核异构架构，集成了Andes D25F处理器、普林芯驰自研的uDSP以及AI神经网络处理器内核NPU。该芯片在音频处理领域表现出色，集成高性能的音频ADC/DAC转换器以及0V直驱耳机放大器模块，性能达到准专业级水平。SPV60系列芯片可广泛应用于智能语音、智能耳机、专业音频等领域，目前已进入量产流程。
炬芯科技在端侧AI音频处理器领域也有布局，其芯片产品整合了低功耗AI加速引擎，并采用CPU、DSP加NPU的三核异构计算架构，打造低功耗端侧AI算力。例如，炬芯ATS3031是一款高音质、低延迟、低功耗无线音频SoC，支持32K双麦AI降噪，广泛应用于蓝牙收发一体器、无线麦克风等产品。
除此之外，还有多家公司在端侧AI音频处理器领域有所布局，如全志科技、乐鑫科技等。全志科技推出的T系列芯片中，部分型号集成了AI处理能力，能够支持复杂的音频处理任务。乐鑫科技的ESP32-S系列芯片在保持原有连接性能的基础上，强化了边缘AI方向的应用，例如ESP32-S3芯片增加了用于加速神经网络计算和信号处理等工作的向量指令，实现了高性能的图像识别、语音唤醒和识别等应用。
写在最后
随着人工智能技术的不断发展和智能终端设备的普及，端侧AI音频处理器的市场需求持续增长，众多芯片厂商积极布局。同时，随着半导体工艺制程的不断进步和AI算法的持续优化，端侧AI音频处理器的性能将进一步提升，应用场景也将不断拓展。
