語音交互新方案與Synaptics的賭注

隨著物聯網（IoT）為語音技術賦以「下一代人機交互方式」的概念，語音技術就成為產業鏈上下游爭搶的焦點。

2017年6月，新突思電子科技（Synaptics）3.5億美元收購科勝訊（Conexant Systems），在人機交互方式上得以進一步開拓，正式跨入語音交互的這道大門。

此前，據Synaptics中國區總經理盧兵介紹，Synaptics的主要收入都來自PC和手機，「一個佔88%，一個佔12%」。隨著語音技術的拓展，Synaptics的戰場將拓展到更為廣闊的市場。在12月10日的媒體溝通會上，Synaptics企業副總裁Godfrey Cheng和產品線管理高級總監Mohamad EI-Hage介紹了Synaptics最新的指紋識別方案和語音識別方案。

語音成Synaptics發力點

在收購科勝訊後，Synaptics副總裁兼語音和圖像部門總經理Saleel Awsare曾表示，針對當下物聯網應用，Synaptics新成立的物聯網部門將有三項主要業務，包括VideoSmart（視頻技術）、ImagingSmart（成像技術）和AudioSmart（語音技術）。值得一提的是，在今年的「2018 百度 AI 開發者大會」上推出的藍牙設備解決方案應用了Synaptics的AudioSmart?遠場語音DSP解決方案。由此可見，Synaptics接下來的步伐已經逐漸走向物聯網和更大的消費市場。

在此次媒體溝通會上，Synaptics主要從主動降噪（ANC）、場景應用和姿態識別三方面介紹了其在耳機上最新的Wheeler 2語音解決方案。

主動降噪。主動降噪現在基本已經成為耳機標配，在主動降噪方面，Synaptics最新產品Wheeler 2通過Whisper Voice Pickup方案，採用有別於現在市面上主流的通過聲音引起空氣振動的拾音方式，通過骨傳導方式進行麥克風拾音——將耳機上的麥克風放到耳鼓處，通過體內振動的傳導拾音。

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場景識別。針對應用場景，Synaptics產品線管理高級總監Mohamad EI-Hage告訴雷鋒網，由於不同場景噪音頻率不同，Synaptics劃分出機場、地鐵、辦公室、機場、戶外幾種場景（模式），針對各場景的噪音頻率特性（自動或手動控制）針對性做降噪處理，優化拾音。

姿態識別。通過在耳機上加裝位置偵測晶元偵測耳機與耳朵的位置，採用Wheeler 2的耳機在主動降噪上也會針對二者具體位置進行決策和調整，以防耳機位置變動引起的噪音增大。

在媒體溝通會現場，雷鋒網也體驗了嵌入Synaptics這一新方案的索尼耳機，在手動打開「主動降噪」功能後，拾音效果確實有較大改善；另外，Mohamad在現場通過調大收音機的播放音量模擬嘈雜環境做錄音測試時，播放出的語音效果也確實超出了雷鋒網的預計。

此外，USB音頻是Synaptics在語音方面另一重要業務。據Mohamad介紹，早在2008年，Synaptics涉足USB編解碼器，隨後又經歷了數字音頻時代，在2017年收購科勝訊後，很大一個技術能力的提升是掌握了主動降噪技術。「目前，我們的USB-C耳機適用於各家產品，並通過降低功耗，提升了耳機40%的音樂播放時間和降低50%的延時（與競爭對手解決方案相比）。」

涉足耳機領域是科勝訊帶給Synaptics的一個驚喜，包括高端耳機、中低端耳機，甚至是與華為、三星、HTC合作，隨手機附送的耳機，也都用到了Synaptics的相關解決方案。另外，據Mohamad透露，Synaptics正在研發藍牙協議與主動降噪結合的晶元，未來將可能有相關產品面世。

語音技術為Synaptics帶來的不僅僅是耳機，包括前文提到的與百度合作，為DuerOS提供AudioSmart?遠場語音DSP解決方案，使得Synaptics涉足藍牙音箱、可穿戴設備等智能家居領域。這也將是Synaptics在經歷了PC和智能手機時代後，找到的下一個發力點。

觸控技術作為Synaptics 30多年來專精的技術，Synaptics在溝通會上也介紹了其SentryPiont指紋識別技術。

目前來看，相較於現在的人臉識別（Face ID）技術，指紋識別技術由於經過了長期市場檢驗，在技術上更為成熟，因而，無論是在用戶使用習慣上，或是在安全性上，都相對表現會更好。然而，也是由於指紋技術的由來已久，黑客對盜取指紋的方式也越來越多樣化。

Synaptics企業副總裁Godfrey Cheng針對傳輸通道、軟體演算法和硬體結構上分析了當下指紋識別加密存在的漏洞，以及Synaptics的SentryPiont技術的針對性解決思路。

傳輸通道。隨著PC經過幾個大的技術迭代後，各廠商對數據傳輸過程加密的重要性已經達到了基本的共識。SentryPiont技術在傳輸過程中通過SecureLink技術，應用了TLS1.2（目前TLS加密協議最新版本）和AES256（對稱加密演算法）兩種主流加密協議對傳輸過程進行加密。

軟體演算法。Godfrey告訴雷鋒網，在演算法方面，SentryPiont技術基於神經網路和機器學習演算法，通過PurePrint技術針對現有假指紋材質進行分析處理，並根據市面上出現的假指紋材質不斷進行更新，以確保演算法方面的安全性。

硬體加密。在硬體上，Synaptics通過Match-in-Sensor技術將用戶指紋信息存儲在專門的加密晶元中，而非PC上的存儲器。同時，Godfrey表示，「通過這一技術將不再通過PC上的CPU做解密動作，而是直接在我們晶元上完成。」

另外，可識別面積區域的大小也會影響指紋識別的精確度和安全性。Godfrey告訴雷鋒網，「我們最新的FS7600晶元可識別面積為7.2mm x 6mm，是現在手機應用的主流指紋識別晶元（4mm x 4mm）的2.7倍。」

目前，指紋識別方案及晶元的成本不斷下沉，尤其手機上應用的指紋感測器，一度本視為白菜價晶元。Godfrey告訴雷鋒網，「由於PC對安全性要求更高，Synaptics的指紋技術更強調在PC上的應用。」

語音技術是此次Synaptics這兩年來涉足的新方向，也將是其接下來發力重點。憑藉在觸控方面的技術和地位，經歷了PC時代、智能手機時代，接下來，Synaptics希望通過語音、音頻及多媒體採集技術開拓更大的消費物聯網市場。

如今，在語音方面，Synaptics已與國內科大訊飛、百度、華為等有合作。Mohamad在溝通會上一再強調，「Synaptics主動降噪方案是在不影響音質前提下實現的。」這也正是Synaptics得以通過語音來開拓更大的消費物聯網市場的技術基礎。

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