若因而导致唤醒词，语音命令或云端语音辩识服务器，手机语音输入法，翻译，语音转文字 APP 的辩识效果打了大折扣，在解决这个问题前，去使用到Amazon，Google，Microsoft，百度，阿里，腾讯，科大讯飞语音助手云端语音辩识的产品就要面临比较大的风险 。
骨传导上行降噪在形成实际产品前有很多细微的研发生产测试支节参数需要仔细琢磨调试，耗时极长，大家可以从 iFixit 拆解 Airpods 从其内大量使用黏着剂固定，就能看出为了满足测试和维持性能指标，其组装工艺的巨大难度，一个带骨传导上行降噪的产品，在相关技术确定成熟了的条件下，从外观规划开始到出货花个 1 年估计算快的了，或许远远不够 。
2-4、使用 ST LIS2DW12(SPI 接口)加速度计传感器+OVVP 算法(骨声纹用户说话识别)
传感器选型：OVVP 算法因为对噪声密度，分辨率，带宽，ODR 及传感器内部高低通滤波器有一定的限制及要求，眼下需指定搭配性价比最高的 ST LIS2DW12 传感器 。
OVVP 算法与手机声纹识别比较说明:
这是我们客户曾经提过的一个代表性的问题，使用贵司的 OVVP 算法看起来跟使用手机 上的声纹识别效果类似，为何还要多此一举呢，下面我们做个对比 ：
1）声纹识别需要针对特定字词做学习训练 OVVP 不用 ；
2）声纹识别只能对用户训练过的字词做局部保护，OVVP 则是对每个字词做全局性保护，
3）声纹识别的安全级别远高于 OVVP；
4）声纹识别易受用户环境，情绪，声哑病痛影响，OVVP 不会；
5）声纹识别只能对用户训练过的字词产生语音强隔离效果，OVVP 则对每个字词都能强隔离；
6）OVVP 算法是使用用户既有的加速度传感器与声纹识别一样不需外加硬件成本；
7）OVVP 算法可同时并存双击，计步，心率……等算法，声纹识别则无关；
8）声纹识别没有伴声记号，OVVP 的伴声记号可以用来做 2 次研发延展应用；
利用伴声记号与手机语音应用APP，强联结提升用户体验：
伴声记号是经由加速度传感器感测到用户说话时的声带运动，通过 OVVP 算法处理后，随着用户说话的字词产生的信息数据，最大的特征是只有戴耳机的用户“说话的时候”才会产生这个信息，戴耳机用户旁边的人说话声音小于语音强隔离护罩时，是无法产生这个信息数据的，我们客户产品语音强隔离护罩，能做到 50cm 100db 的程度 。
伴声记号用法：
伴声记号（下图），是与麦克风声音数据一同通过蓝牙传送到手机端，通过 2 者同步后相互参照，可以知道用户何时说话及说了什么话 。
翻译软件很多人用过，特别是谷歌翻译，相当好用，翻译软件选择好翻译的语种后，说话前要先按下屏幕上的麦克风按键，然后说一句话，说完后停下等待翻成另一个语言，然后从手机喇叭播出，这个按下屏幕上的麦克风按键可以用伴声记号取代 。
只要用户说话就自动压下屏幕上的麦克风按键，停止说话就翻译成另一个语言，通过喇叭播放出来，不用去按麦克风按键的翻译软件是不是更自然方便 。
而带着伴声记号的用户说话声可以让语音辩识算法，除了肯定是近场拾取到用户自己说话的声音之外，快速得到声音的起点，停点这 3 个重要信息可以有效优化语音识别算法的应用体验 。
这类语音应用软件除了翻译软件外还有很多，如，微信语音短信息，录音机，语音输入法，语音助手，语言学习，手机驾驶模式，语音转文字……等 。
而与伴声记号同时存在的声音强隔离护罩，更是让用户在多人高密度及较吵杂环境，语音识别算法不用兼顾远场拾音问题，可以得到相互最低影响的效果 。当然若能再有骨传导上行降噪能力，肯定是美事一桩，完美的不要不要的了 。

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