【导读】TWS耳机正履历从简朴音频装备到智能可穿着计较机的转型。这些装备如今需要处置惩罚及时语音加强、情况降噪、语音辨认、生物追踪等多重担务，而所有这些功效都需于严酷的功耗预算及硬件限定下实现。现代TWS耳机的设计面对巨年夜挑战：端到端音频延迟需连结于4-10毫秒，始终监听功效必需以微瓦级功耗待机，片上SRAM容量紧张，闪存占用空间固定。解决这些挑战的要害不于在单一的神奇模子或者更快的焦点，而于在一系列立异压缩技能的综合运用。

经由过程稀少性、量化及内存感知调理等压缩技能，TWS耳机于不年夜幅增长电池容量或者利用更昂贵芯片的环境下，乐成实现了多模子AI功效的集成与协作。

TWS耳机正履历从简朴音频装备到智能可穿着计较机的转型。这些装备如今需要处置惩罚及时语音加强、情况降噪、语音辨认、生物追踪等多重担务，而所有这些功效都需于严酷的功耗预算及硬件限定下实现。现代TWS耳机的设计面对巨年夜挑战：端到端音频延迟需连结于4-10毫秒，始终监听功效必需以微瓦级功耗待机，片上SRAM容量紧张，闪存占用空间固定。解决这些挑战的要害不于在单一的神奇模子或者更快的焦点，而于在一系列立异压缩技能的综合运用。

01 技能挑战：微型装备的AI化困境

TWS耳机集成AI功效面对多重约束。功耗限定是最重要的挑战，装备需要于不增年夜电池体积的环境下实现所有功效；计较资源有限，片上内存及存储空间极其紧张；及时性要求高，音频处置惩罚需要低延迟相应；成本压力年夜，不克不及利用过在昂贵的芯片解决方案。

这些约束前提使患上传统的AI模子部署方式不成行。现代可听装备正于交融：TWS耳机增长了辅助凝听功效；助听器增长了毗连性及更富厚的用户体验；高端耳机则向康健及健身范畴迈进。典型的指望功效包括：用在通话及面临面降噪的及时语音加强、叫醒词加白话理解加语音ID实现免提节制及个性化、反馈消弭及自顺应平衡压缩和自动降噪、生物追踪与勾当监测、运动追踪等。

02 压缩技能三重奏：稀少性、量化及内存优化

量化技能经由过程降低数据精度来削减存储及计较需求。从32位浮点（float32）转为8位整数（INT8）权重可当即削减4倍存储量，并经由过程更窄的数据路径节省能耗。很多音频模子于利用逐通道缩放时，对于INT8的耐受性强，质量影响极小。量化感知练习有助在进一步缩小量化与浮点机能之间的差距。

稀少性技能经由过程消弭不主要的毗连来优化模子。修剪90%的权重可以使参数存储量削减约10倍（这也能降低SRAM泄电），而且当硬件现实跳过零权重时，修剪层的乘加运算（MAC）可削减约10倍。

激活稀少性使用语音的突发性特色。纵然没有非凡的激活稀少性丧失函数，于流音频模子中也常不雅察到约50%-70%的稀少激活（于更平静的情况中更高）。当硬件可以或许动态跳过零时，运行时MAC可削减2-3.33倍。

03 内存感知调理与架构优化

内存感知调理是另外一项要害技能。经由过程精简模子、利用因果时间卷积收集（TCN）或者小状况轮回神经收集（RNN）模子实现低延迟流处置惩罚、交融操作符以削减SRAM的通报次数、使用激活重用、思量内存条理布局举行分块等要领，可以显著优化内存利用效率。

对于在多特性体系，同享前端（短时傅里叶变换/差分对于数梅尔滤波器组）可以免特性反复计较不异的缓冲区。这类优化计谋可以或许显著降低内存占用及提高计较效率。

架构设计上，需要思量流式友爱及交融操作符。因果卷积、小状况RNN单位、对于新兴收集（如状况空间模子（SSMs）及滑动窗口留意力）的将来-proof自界说操作符撑持、突发友爱的直接内存拜候（DMA）及多种电源轮回模式都是要害思量因素。

04 现实运用与机能晋升

压缩技能的现实效果使人印象深刻。思量一个及时时间卷积轮回神经收集（TCRNN）语音加强模子。于密集状况下，它有约600万个参数，浮点精度下约24兆字节。利用INT8后，降至约6兆字节。联合90%的权重稀少性，权重仅需约600千字节；加之约100千字节的激活缓冲区（重历时共计约700千字节）。

这一占用空间充足小，可与其他功效共存。例如，于1兆字节的SRAM空间中，可预留约300千字节用在叫醒词加SLU路径（如经由过程适度稀少性及INT8将约500千字节的基线压缩至约100千字节），还有剩约200千字节用在语音ID嵌入、声音事务检测器、反馈消弭器或者IMU勾当分类模子。

稀少性于功耗及延迟方面也真正阐扬了上风：去噪器以约1.2毫瓦运行时延迟为8毫秒，以约2.1毫瓦运行时延迟为4毫秒。对于在100毫安时的电池，这为无线电以和其他功效及传感器留出了足够预算。

05 硬件立异与专用芯片

专用芯片的呈现进一步鞭策了TWS耳机的AI化进程。例如，FemtoAI的SPU-001处置惩罚器拥有1兆字节SRAM，于90%稀少性劣等效内存为10兆字节。采用22纳米抱负节点，面积3.4平方毫米。它撑持上述技能，并将稀少性作为焦点特征。

存算一体技能是另外一个有远景的标的目的。知存科技自立研发的存算一体SoC芯片WTM2101已经在2022年头正式量产，这是国际上量产的首个存算一体SoC芯片。存算一体基在欧姆定律，矩阵乘法效率提高50-100倍，对于在穿着装备来讲，提供了能于低功耗下运行很年夜算力的AI算法。

采用存算一体芯片的可穿着装备可以提供年夜算力，传统芯片的功耗于50mA到100mA之间，可是存算一体可以把功耗降低到1mA。这类技能尤其合适及时声音处置惩罚，如声音加强、通话降噪、声音美化、人声加强等AI算法。

06 现实运用案例与市场动态

业界领先企业已经经最先运用这些技能。WISHEE AI耳机交融了DeepSeek R1深度思索模子，采用多模子协作机制，按照用户问题的类型及需求，AI Agent会智能拆份子使命，并匹配最合适的模子举行处置惩罚。

小米于2025年推出的Xiaomi Buds 5 Pro系列采用了行业稀有的双功放三单位声学体系，联合11妹妹表里双磁动圈、压电陶瓷单位及振膜技能，实现了15-50KHz的超宽频相应。于算法方面，小米团队与哈曼金耳朵巨匠互助，采用 哈曼巨匠 调音方案，联合深度进修算法，实现了旗舰级的空间音频体验。

2025年9月，立讯周详与美国边沿人工智能芯片企业PIMIC告竣战略互助，两边将基在PIMIC的边沿AI芯片技能，配合开发新一代智能可穿着产物。这项结合技能将很快运用在无线耳机、AI/AR眼镜和AIoT装备等可穿着产物。

FemtoAI 的 SPU-001 芯片

07 实行建议与最好实践

实行AI功效时，门控调理是一个实用模式。始终连结超低功耗监听器（叫醒词、瞬态/语音勾当）运行，这是最小、最省电的模子（包括前端约200微瓦）。触发后，仅于需要时启动较重的使命（SLU、上下文更新），然后将其转入SRAM保留模式。

同享功效并同一前端也很主要。去噪器的声学特性也可用在情况分类或者语音ID。从每一个运用中提取所需的最高分辩率快速傅里叶变换（FFT）（多是语音加强或者声源分散），并为低繁杂度使命交融FFT bins，防止反复计较前端。

对于在生物及勾当追踪，应依赖压缩性好的紧凑时间模子（TCNs/RNNs）；踊跃下采样及压缩时间窗口。于采样时采用占空比（心率及体温无需24/7追踪）；当呈现较年夜变化或者用户打开配对于的康健/健身运用以获取更高精度时，提高采样率。

结语

TWS耳机的AI化转型正于经由过程稀少性、量化及内存感知调理等压缩技能取患上冲破性进展。这些技能使多个小模子可以或许及时共存与协作，于不增年夜电池或者利用更昂贵芯片的环境下实现富厚功效。跟着专用芯片及存算一体架构的成长，以和业界对于压缩技能的深切理解，TWS耳机将真正改变为智能可穿着计较机，为用户提供越发富厚及便捷的体验。

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