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苹果公司在 2012 年以前启动研发并于 2012 年 9 月 28 日提交 13/631，716 号专利，2014 年 4 月 3日提出WO 2014/051969 A1 专利，2016 年 9 月 8 日 Airpods 上市，2019 年 3 月 20 日 Airpods二代上市 。
这么大的龙头企业漫漫 8年的岁月积垒，别小看这个技术，更何况现在国内市场上这些可能的算法供应者，都不可能具备苹果公司这样长期的积累，要实现弯道超车还有待观察 。

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从这里可以合理推测，苹果公司在 W1 或 H1 芯片内这个上行降噪技术可能是用到最大算力的程序，其中 H1 芯片估计还保留了一定的算力资源给未来做下行环境降噪用 。
现在市场上的TWS 耳机蓝牙芯片产品，在低功耗的要求下，需要满足这个算法的算力需求，高通最高阶 QCC512x 的 DSP在次功耗的限制下，要实现也需要持续努力 。
5）加速度骨传导传感器加入各种了机械瞬态变化及环境应力老化的物理特征，很多声应用信息技术与算法模型，需要更系统性的重新摸索探究，而其中因补偿清音及拼接融合2个不同传感器感测到的声音信息数据，导致声谐波组成的结构变化，对现存云端语音语义识别算法的可懂性能造成多大影响？需要仔细测试评估，人耳不易听出来的变化但对语音识别算法来说确可能致命 。
6）在 Airpods 1代上市的过去几年裏 DSPC，Sensory 这些大咖算法供应商并没有下一步动作 。这是一个有很大算法需求的高报酬市场，这些供应商的保持沉默，这背后原因值得去细思探讨 。
7）算法需要解决相位失真，总谐波失真压制，信噪比保证，非用户语音的噪声判断转换压制比（纯浊音，纯清音），算法延迟，骨导声与麦克风声在不同情绪，音量条件下融合自适应或权重变化曲线，人体运动信息低频调制及多次谐波抑制，清浊音互换响应状态，降噪处理后的声谐波结构变化，耳机松脱后音量频响包络补偿 。
8）算法要解决加速度骨传导传感器感测到的浊音声带运动与双麦克风在不同情绪，音量条件下所感测到的浊音+清音 2 个不同声音间的实时同步，重叠，拼接，融合处里所产生的谐波失真修补，平滑，滤波或压制 。
9）上行降噪最重要的应用场景就是在通话场景，使用骨传导与麦克风融合降噪技术在大音量通话场景下就像把扩音器的麦克风贴在喇叭上，相移量足不足够可能引起严重的串扰，所以不能只盯在降噪上 。
对于器件密度极高的 TWS 耳机来说，使用骨传导传感器来感测完整人声的应用，被自身加噪才是最大问题，同时还需要用麦克风声信息数据来补偿清音的声音缺陷信息数据 。
在通话场景时关掉降噪算法或降低融合权重，做个伪骨传导降噪或者用户能拿到厂家给的有苹果50%降噪效果功能的算法产品，却需承担 100%的侵权风险可能！
喇叭造成的串扰图

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10）为稳定的取得最完整的用户声带运动信息数据，如何最佳化设计耳机结构，找寻加速度骨传导传感器所在的位置及适当使用导声材料，单轴的 vpu在位置，导声材料，产品结构，运动松脱，耳廓结构,生产工艺问题上影响远大于 3 轴的 LIS25BA,这是所以苹果用了 3 轴加速度计的可能原因 。
11）利用不同人发出不同音量大小的/ s /，/ sh /，/ f /，/ he /……等纯清音，单由双麦克风检拾出来的声音，对比融合骨传导声音信息及麦克风声音信息降噪算法后的声音，验证融合算法自适应权重调整的处理效果，这里是一个两难的选择，因为清音处理的越好降噪效果就要打折，降噪效果越好清音就越听不清楚 。

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