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智能语音交互成趋势:GMEMS欲打通传感器到模组的音频产业链

导读: 智能语音交互正成为新的趋势,音频器件产业链迎来新春天。市研机构Yole Développement的数据显示,整体音频器件市场规模已超150亿美元,有机会于2022年增至200亿美元。远场噪音环境下的语音识别、多人语音识别等制约智能语音交互的难题急需解决。

智能语音交互正成为新的趋势,音频器件产业链迎来新春天。市研机构Yole Développement的数据显示,整体音频器件市场规模已超150亿美元,有机会于2022年增至200亿美元。远场噪音环境下的语音识别、多人语音识别等制约智能语音交互的难题急需解决。声学公司纷纷推出新一代的音频解决方案,不少AI公司也试图通过语音识别的软件算法优化解决这些问题。

我们近期接触的初创公司GMEMS( 通用微科技)从声学原理入手,从算法、芯片、MEMS麦克风切入,打通芯片到模组的全产业链,解决这一难题。

GMEMS成立于2016年下半年,将声学微型传感器研发与智能算法及软件相结合,经过一年左右时间,已经完成了声学相关算法及软件、MEMS麦克风芯片的研发,产品已在小米手机、PC、蓝牙耳机等领域商用落地。

智能语音交互成趋势:GMEMS欲打通传感器到模组的音频产业链

团队目前研发的三款MEMS麦克风芯片分别为低端62DB、 中端65DB、高端 68DB规格。其中中端65DB规格已经进入批量生产。高端 68DB(同平台实测约为66到67DB)、低端62DB规格将于本月推出,今年量产。CEO告诉36氪,目前该产品线产品水平已经达到与音频器件大厂楼氏、英飞凌同一水平,是目前国内可以实现的最好水平。

在智能语音交互日渐流行的当下,GMEMS的声学前端产品卖点之一就是解决噪音环境下远场识别的鲁棒性问题、多人语音识别的鸡尾酒会难题。在降噪方面,团队过去长期从事相关算法的研究,降噪相关的算法已经相对成熟,也被小米MAX2手机采用。为了解决鸡尾酒会难题,产品集成了声纹识别的功能,可以监测出不同的人声并加以区分。团队表示,用户仅需要训练两分钟,到实际使用时就可以只摘取某一特定用户的声音。

声学前端器件的研发并不容易。团队之所以能在一年之内完成研发,与团队的专业背景密不可分。公司目前技术团队25人,核心团队多数为美籍,其中博士学历4人,硕士学历8人,从2003年开始就在基于MEMS的声学微型传感器方面进行研发,所研发的产品最终被各大品牌笔记本电脑(如联想、戴尔等)和手机(如小米、联想、魅族、索尼等)使用,此前也曾在该领域多次创业。

不过,团队并不满足于现有的技术水平,一直也在研发更高性能的产品,采用了与目前电容式硅麦、压电式麦克风完全不一样的工作方式和原理,可以在器件尺寸不变的情况下做到76-80DB(目前行业最好水平是68DB),若今年开始流片,有望在一年后正式推出工程样品。目前已申请三个专利,预计还会申请多个专利组建专利池。

相比于大多数声学前端器件厂商只从事产业链的某一环节,GMEMS则采用了全产业链的商业模式,从算法切入,涉足芯片、传感器、麦克风阵列等环节,提供一整套智能语音入口的声学硬件解决方案。

之所以选择这样的商业模式,主要还因为半导体行业上游公司往往议价权较弱,越往产业上游公司能分到的产业蛋糕就越少。在声学前端器件产业上游,从晶圆厂商及芯片厂商,到MEMS麦克风厂商及IC厂商,再到麦克风阵列厂商,所能获得的收入及利润往往是递增的。

作为关键环节的MEMS麦克风,现阶段虽然销量几十亿颗,但市场规模也仅在10亿美元左右,向MEMS麦克风传感器的下游环节切入,很可能是GMEMS的必选之路。这种发展路径在音频器件领域也已被大厂证明。

当智能语音交互的重要性日益提升,声学前端器件大厂也都纷纷推出自己的麦克风阵列产品。GMEMS主打的卖点之一就是结合AI技术,让麦克风阵列更为智能。以往麦克风阵列的尺寸、摆放位置都非常规定,需要进行多维度的匹配,这使得优质的麦克风阵列的尺寸普遍较大。团队在此前与手机厂商合作的过程中就发现了这一痛点,利用机器学习的技术,让机器自行调整,厂商不管是使用几个麦克风,都可以最终达到优秀的效果。

对物联网发展的乐观预期,是这一波音频器件繁荣的主要推动力量。为了使得麦克风阵列产品能够更好的适用于联网设备,团队也在努力使得产品能够兼顾高性能与小尺寸,利用软件算法方面的优化,使用4个麦克风就能达到七、八个左右麦克风阵列的效果。

不过,与市面上目前不少初创公司看重智能音响市场不同,GMEMS则首先选择了有语音交互现实需求的电视机顶盒及耳机市场,并已经有想关的合作伙伴及意向合作伙伴。

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