前言： 計算音頻不是一個新鮮的話題。尤其是從蘋果在 WWDC20 上宣布「空間音頻」開始，計算音頻時不時就會成為行業(yè)、媒體關注的焦點。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

作者?| 方文三 ? ? ?

計算音頻萌發(fā)新芽

計算音頻的應用在專業(yè)領域，上到樂隊、視頻特效、剪輯使用的混音器，下到網易云音樂里的EQ設置，這些其實都是計算音頻技術，通過內部的DSP對音頻信號進行處理，然后再輸出到音頻設備播放，只要完成以上過程，其實都可以算是計算音頻。

計算音頻并非一定要對音頻信號的各頻率聲音進行調整，有的HiFi廠商就熱衷于在各個處理環(huán)節(jié)保證音頻信號不受干擾和改變，將最原始的音頻信號輸出給音頻設備，這也是最初的高保真，也就是Hi-Fi的本義。

不過，隨著市場的變化，音頻市場逐漸滲透到各個階層，他喜歡古典、你喜歡搖滾、她又喜歡輕音樂，在眾口難調的情況下，為了讓使用者可以得到更符合自己喜好的聲音，有人就將原本用在專業(yè)領域的均衡器功能加入到播放軟件中。

在均衡器頁面，用戶可以輕松調整音頻信號的各頻率增益，喜歡低頻的可以拉高低頻頻段，喜歡人聲的則可以拉高中頻頻段，各取所需打造適合自己的聲音。

可以說，均衡器就是多數人第一次接觸到計算音頻的時候，而在更早之前，一些音頻設備上的高低音增強按鍵或旋鈕，其實也是均衡器的一種，只是做了簡化。

計算音頻技術無處不在，長影院到車載音響，再到家里的電視、你的電腦、你的手機，其實都使用了計算音頻技術，這項技術并不新穎，反而是有些“古老”。

從調音為王到技術先行

在2023年，會有更多的廠商加入到降噪的戰(zhàn)場中，并不是說之前其他廠商都重視降噪，只是說他們還沒有像vivo、OPPO那樣去追趕頂尖水平。AirPods Pro2的發(fā)布，算是掀開了降噪軍備賽的新篇章，消費者對TWS耳機的降噪功能也提出了更多的要求。

除了降噪之外，另一個備受關注的功能則是空間音頻，同樣是蘋果率先在AirPods3上實現，安卓廠商開始奮起直追。不得不說，在無線音頻方面，蘋果的AirPods團隊有著十足的原件和強大的研發(fā)能力。

空間音頻，或者說計算音頻技術的出現，使得TWS耳機擁有了更多的可能。

傳統(tǒng)的耳機音質往往由工程師調音、單元結構、材質、設計等相關，TWS耳機也是如此，而且相比起傳統(tǒng)耳機來說，TWS耳機還需要騰出空間安置蓄電池、無線接收模塊等硬件，聲學設計難度更大。

不過，隨著計算音頻技術得到突破性的發(fā)展，TWS耳機可以利用內置的計算芯片來提供更好的音樂效果。我們看到了專屬音頻芯片對TWS耳機的幫助，降噪、無線傳輸速率、穩(wěn)定性和計算音頻效果等都得到了明顯提升。

當然，計算音頻技術不僅僅惠及TWS耳機，基于手機系統(tǒng)打造的音頻功能，將會使得手機系統(tǒng)的HiFi體驗得到明顯提升，基于此，獨立音頻芯片或許會成為一些廠商下一個角力的戰(zhàn)場。

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率先吃上AI芯片的TWS耳機

最新一代的vivo TWS 4，除了降噪深度上的進一步提高，vivo還用上了過去在萬元級高端音響上的陶瓷鎢振膜單元，將高音的截止頻率提高到48kHz，除了提高高頻細節(jié)的表現，據稱還解決了高音分割振動帶來的失真問題。

同時，vivo TWS 4 HiFI版還首發(fā)搭載了同日發(fā)布的第三代高通S3音頻芯片，除了支持低延遲的 aptX Adaptive傳輸協議，還支持aptX Lossless無損音質傳輸協議。

在這款芯片的支持下，vivo TWS 4 HiFI版可以實現最高1.2Mbps的傳輸碼率，相當接近CD無損音頻所需要的1.4Mbps傳輸碼率標準。

不僅如此，一起發(fā)布的第三代高通S5音頻芯片更是基于高通S7標準架構，AI性能比前代暴漲了50多倍。

考慮到今天計算音頻早已成為耳機行業(yè)的共識，AI驅動的趨勢也變得越來越明顯，高通今天發(fā)布的兩款芯片，顯然無法小覷。

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高通押注AI音頻

第三代高通S3定位于中端，計算性能比前代芯片翻了一番。同時還支持高通語音和音樂合作伙伴擴展計劃提供的各種第三方解決方案，包括了一系列提前驗證過的技術，比如聽力增強、空間音頻、回聲消除和健康追蹤等功能，以此縮短OEM廠商推出新品的時間。

第三代高通 S5定位于高端，大核心升級就是暴漲的端側AI性能。根據高通介紹，第三代高通S5采用了高通S7的最新標準架構，計算性能相比前代提高了3倍，AI性能更是達到了50倍以上。

并且增強的ANC降噪和語音處理功能，除了更好的降噪體驗，還可以實現響應更靈敏的「無縫音頻體驗」，即根據設備的使用方式和位置，在多設備間無縫切換和使用。同時，第三代高通S5還能實現超低功耗運行。

事實上，第三代高通 S5在AI性能上的提升和重視并不意外。在去年秋天發(fā)布的第一代高通S7系列（同架構）上，高通就實現了近100倍的AI性能提升，還特意提到了端側AI的協同工作能夠在工作、游戲等任何場景下提供沉浸和個性化的音頻體驗。

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結尾：

當下在AI模型在足夠分辨率中，完全可以通過訓練和調校知道什么是好的圖像和好的聲音，并且有能力生成高質量的圖像和聲音，也有能力根據每個人的偏好和習慣提供更好的聲音體驗。

在計算音頻的道路上，相比傳統(tǒng)音頻緩慢的進步速度，AI驅動的計算音頻還有很大的潛力有待挖掘，就算高通不押注，更多有想法、敢突破的廠商也不會錯過。

審核編輯：黃飛

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