车载DSP芯片迎来广阔市场，相应算法不断迭代

电子发烧友网报道（文/莫婷婷）随着消费、汽车等多个领域的需求提升，数字信号处理(DSP)的市场也在不断扩大，根据市场调研机构168report的数据显示，在2022年全球DSP微处理器芯片市场规模约为40亿美元。预计未来该市场将进一步扩大。
 
面对不同的应用场景，DSP算法也在进行相应的升级，包括AEC、ANC/RNC等。一方面，路噪、空化噪声、气动噪声等声学算法都被应用到汽车上。另一方面，在智能座舱的发展下，据亿欧智库的数据显示，在2021年的乘用车中，语音交互功能的渗透率就已经达到86%，这两年的渗透率还在不断提升。语音交互技术需求提升也成为带动语音识别相关算法迭代的关键因素。
 
目前，业内知名的国际DSP芯片厂要包括TI、ADI、NXP等。此外，在新能源汽车市场快速发展的背景下，也有多家国产DSP芯片进入汽车市场，包括进芯电子、中科昊芯等。其中进芯电子已经推出了32位浮点DSP芯片AVP32F335系列等产品，中科昊芯在11月份官宣即将推出32 位浮点RISC-V DSP芯片HXS320F280039C、HXS320F28379D等产品。
 
不同厂商的产品具有不同的技术优势，例如ADI，其DSP Decoder SDK的优势在于提供可扩展的低延迟音频性能、支持所有浮点的代码、高保真audio、有家庭影院的全套认证解码库、很好的软件架构，以及能够做到不同解码的无缝切换。
 
ADI CMMG AE吴湘芝进一步介绍，ADI DSP加入AEC算法，产品可以应用在公共汽车、工厂、电话会议、医疗等应用场景。在公共汽车的应用上，目前国内大多数公共汽车都具备联网的功能，能够远程监测司机是否疲劳驾驶，对司机进行提醒，或者是与司机进行通话沟通。在这样的场景下，由于通话是免提的，公开的环境下会出现啸叫，为了减小或者避免啸叫，DSP 中的AEC算法必不可少。同样，在医疗场景下，护士站与病房病人的对讲系统也需要通过AEC算法，提升护士与病人之间沟通清晰度。
 
除了AEC，ADI还提供了ANC/RNC算法，即主动降噪技术，例如ADI生产的ADXL317就具备该技术优势。通过声场分区、语音降噪、声场校正等功能，ADXL317可以提升汽车内的声场环境。
 
针对汽车的应用，ADI提供了一个包括AEC/NR/BF、VAD、AFC等功能在内的算法库。从语音交互技术的发展趋势来看，以前的语音交互需要通过关键词唤醒语音助手，随着技术的发展，越来越多语音助手“解放”了关键词唤醒，只需要直接说出需求就可以唤醒。该功能的实现需要语音检测VAD算法辅助，通过检测用户说出的话是有效还是无效的，更加精准地进行对话。
 
AFC与AEC不同的是，AFC的声音和麦克都在本地。在汽车的应用场景中，如果前座的人跟后座的人沟通时，AFC算法会自动识别声音是从前面发出的，前座的人不用回头，也可以很清晰地沟通。另外，该算法也能应用于车载卡拉ok。
 
在智能驾驶方面，ADI还提供了VSS（Vehicle Sound Synthesis）等算法，在应用上包括可以检测道路前方是否有行人路过，提醒驾驶员放慢车速等等。
 
不难预测，随着汽车智能化的发展，DSP芯片将在汽车市场中的渗透率将不断提升，与此同时，与数字音频相关的技术也将持续升级适配市场需求。