【导读】TWS耳机正经历从简单音频设备到智能可穿戴计算机的转型。这些设备如今需要处理实时语音增强、环境降噪、语音识别、生物追踪等多重任务，而所有这些功能都需在严格的功耗预算和硬件限制下实现。现代TWS耳机的设计面临巨大挑战：端到端音频延迟需保持在4-10毫秒，始终监听功能必须以微瓦级功耗待机，片上SRAM容量紧张，闪存占用空间固定。解决这些挑战的关键不在于单一的神奇模型或更快的核心，而在于一系列创新压缩技术的综合应用。
通过稀疏性、量化和内存感知调度等压缩技术，TWS耳机在不大幅增加电池容量或使用更昂贵芯片的情况下，成功实现了多模型AI功能的集成与协作。
TWS耳机正经历从简单音频设备到智能可穿戴计算机的转型。这些设备如今需要处理实时语音增强、环境降噪、语音识别、生物追踪等多重任务，而所有这些功能都需在严格的功耗预算和硬件限制下实现。现代TWS耳机的设计面临巨大挑战：端到端音频延迟需保持在4-10毫秒，始终监听功能必须以微瓦级功耗待机，片上SRAM容量紧张，闪存占用空间固定。解决这些挑战的关键不在于单一的神奇模型或更快的核心，而在于一系列创新压缩技术的综合应用。
01 技术挑战：微型设备的AI化困境
TWS耳机集成AI功能面临多重约束。功耗限制是最主要的挑战，设备需要在不增大电池体积的情况下实现所有功能；计算资源有限，片上内存和存储空间极为紧张；实时性要求高，音频处理需要低延迟响应；成本压力大，不能使用过于昂贵的芯片解决方案。
这些约束条件使得传统的AI模型部署方式不可行。现代可听设备正在融合：TWS耳机增加了辅助聆听功能；助听器增加了连接性和更丰富的用户体验；高端耳机则向健康和健身领域迈进。典型的期望功能包括：用于通话和面对面降噪的实时语音增强、唤醒词加口语理解加语音ID实现免提控制和个性化、反馈消除和自适应均衡压缩及主动降噪、生物追踪与活动监测、运动追踪等。
02 压缩技术三重奏：稀疏性、量化和内存优化
量化技术通过降低数据精度来减少存储和计算需求。从32位浮点（float32）转为8位整数（INT8）权重可立即减少4倍存储量，并通过更窄的数据路径节省能耗。许多音频模型在使用逐通道缩放时，对INT8的耐受性强，质量影响极小。量化感知训练有助于进一步缩小量化与浮点性能之间的差距。
稀疏性技术通过消除不重要的连接来优化模型。修剪90%的权重可使参数存储量减少约10倍（这也能降低SRAM漏电），并且当硬件实际跳过零权重时，修剪层的乘加运算（MAC）可减少约10倍。
激活稀疏性利用语音的突发性特点。即使没有特殊的激活稀疏性损失函数，在流音频模型中也常观察到约50%-70%的稀疏激活（在更安静的环境中更高）。当硬件能够动态跳过零时，运行时MAC可减少2-3.33倍。
03 内存感知调度与架构优化
内存感知调度是另一项关键技术。通过精简模型、使用因果时间卷积网络（TCN）或小状态循环神经网络（RNN）模型实现低延迟流处理、融合操作符以减少SRAM的传递次数、利用激活重用、考虑内存层次结构进行分块等方法，可以显著优化内存使用效率。
对于多特征系统，共享前端（短时傅里叶变换/差分对数梅尔滤波器组）可以避免特征重复计算相同的缓冲区。这种优化策略能够显著降低内存占用和提高计算效率。
架构设计上，需要考虑流式友好和融合操作符。因果卷积、小状态RNN单元、对新兴网络（如状态空间模型（SSMs）和滑动窗口注意力）的未来-proof自定义操作符支持、突发友好的直接内存访问（DMA）和多种电源循环模式都是关键考虑因素。
04 实际应用与性能提升
压缩技术的实际效果令人印象深刻。考虑一个实时时间卷积循环神经网络（TCRNN）语音增强模型。在密集状态下，它有约600万个参数，浮点精度下约24兆字节。使用INT8后，降至约6兆字节。结合90%的权重稀疏性，权重仅需约600千字节；加上约100千字节的激活缓冲区（重用时总计约700千字节）。
这一占用空间足够小，可与其他功能共存。例如，在1兆字节的SRAM空间中，可预留约300千字节用于唤醒词加SLU路径（如通过适度稀疏性和INT8将约500千字节的基线压缩至约100千字节），还剩约200千字节用于语音ID嵌入、声音事件检测器、反馈消除器或IMU活动分类模型。
稀疏性在功耗和延迟方面也真正发挥了优势：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100毫安时的电池，这为无线电以及其他功能和传感器留出了充足预算。
05 硬件创新与专用芯片
专用芯片的出现进一步推动了TWS耳机的AI化进程。例如，FemtoAI的SPU-001处理器拥有1兆字节SRAM，在90%稀疏性下等效内存为10兆字节。采用22纳米理想节点，面积3.4平方毫米。它支持上述技术，并将稀疏性作为核心特性。
存算一体技术是另一个有前景的方向。知存科技自主研发的存算一体SoC芯片WTM2101已于2022年初正式量产，这是国际上量产的首个存算一体SoC芯片。存算一体基于欧姆定律，矩阵乘法效率提高50-100倍，对于穿戴设备来说，提供了能在低功耗下运行很大算力的AI算法。
采用存算一体芯片的可穿戴设备可以提供大算力，传统芯片的功耗在50mA到100mA之间，但是存算一体可以把功耗降低到1mA。这种技术特别适合实时声音处理，如声音增强、通话降噪、声音美化、人声增强等AI算法。
06 实际应用案例与市场动态
业界领先企业已经开始应用这些技术。WISHEE AI耳机融合了DeepSeek R1深度思考模型，采用多模型协作机制，根据用户问题的类型和需求，AI Agent会智能拆分子任务，并匹配最适合的模型进行处理。
小米在2025年推出的Xiaomi Buds 5 Pro系列采用了行业罕见的双功放三单元声学系统，结合11mm内外双磁动圈、压电陶瓷单元和振膜技术，实现了15-50KHz的超宽频响应。在算法方面，小米团队与哈曼金耳朵大师合作，采用"哈曼大师"调音方案，结合深度学习算法，实现了旗舰级的空间音频体验。
2025年9月，立讯精密与美国边缘人工智能芯片企业PIMIC达成战略合作，双方将基于PIMIC的边缘AI芯片技术，共同开发新一代智能可穿戴产品。这项联合技术将很快应用于无线耳机、AI/AR眼镜及AIoT设备等可穿戴产品。
FemtoAI 的 SPU-001 芯片
07 实施建议与最佳实践
实施AI功能时，门控调度是一个实用模式。始终保持超低功耗监听器（唤醒词、瞬态/语音活动）运行，这是最小、最省电的模型（包括前端约200微瓦）。触发后，仅在需要时启动较重的任务（SLU、上下文更新），然后将其转入SRAM保留模式。
共享功能并统一前端也很重要。去噪器的声学特征也可用于环境分类或语音ID。从每个应用中提取所需的最高分辨率快速傅里叶变换（FFT）（可能是语音增强或声源分离），并为低复杂度任务融合FFT bins，避免重复计算前端。
对于生物和活动追踪，应依靠压缩性好的紧凑时间模型（TCNs/RNNs）；积极下采样和压缩时间窗口。在采样时采用占空比（心率和体温无需24/7追踪）；当出现较大变化或用户打开配对的健康/健身应用以获取更高精度时，提高采样率。
结语
TWS耳机的AI化转型正在通过稀疏性、量化和内存感知调度等压缩技术取得突破性进展。这些技术使多个小模型能够实时共存与协作，在不增大电池或使用更昂贵芯片的情况下实现丰富功能。随着专用芯片和存算一体架构的发展，以及业界对压缩技术的深入理解，TWS耳机将真正转变为智能可穿戴计算机，为用户提供更加丰富和便捷的体验。
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