语音交互新方案与Synaptics的赌注

随着物联网（IoT）为语音技术赋以「下一代人机交互方式」的概念，语音技术就成为产业链上下游争抢的焦点。

2017年6月，新突思电子科技（Synaptics）3.5亿美元收购科胜讯（Conexant Systems），在人机交互方式上得以进一步开拓，正式跨入语音交互的这道大门。

此前，据Synaptics中国区总经理卢兵 介绍 ，Synaptics的主要收入都来自PC和手机，“一个占88%，一个占12%”。随着语音技术的拓展，Synaptics的战场将拓展到更为广阔的市场。在12月10日的媒体沟通会上，Synaptics企业副总裁Godfrey Cheng和产品线管理高级总监Mohamad EI-Hage介绍了Synaptics最新的指纹识别方案和语音识别方案。

语音成Synaptics发力点

在收购科胜讯后，Synaptics副总裁兼语音和图像部门总经理Saleel Awsare曾表示，针对当下物联网应用，Synaptics新成立的物联网部门将有三项主要业务，包括VideoSmart（视频技术）、ImagingSmart（成像技术）和AudioSmart（语音技术）。值得一提的是，在今年的「2018 百度 AI 开发者大会」上推出的蓝牙设备解决方案应用了Synaptics的AudioSmart®远场语音DSP解决方案。由此可见，Synaptics接下来的步伐已经逐渐走向物联网和更大的消费市场。

在此次媒体沟通会上，Synaptics主要从主动降噪（ANC）、场景应用和姿态识别三方面介绍了其在耳机上最新的Wheeler 2语音解决方案。

主动降噪。 主动降噪现在基本已经成为耳机标配，在主动降噪方面，Synaptics最新产品Wheeler 2通过Whisper Voice Pickup方案，采用有别于现在市面上主流的通过声音引起空气振动的拾音方式，通过骨传导方式进行麦克风拾音——将耳机上的麦克风放到耳鼓处，通过体内振动的传导拾音。

场景识别。 针对应用场景，Synaptics产品线管理高级总监Mohamad EI-Hage告诉雷锋网，由于不同场景噪音频率不同，Synaptics划分出机场、地铁、办公室、机场、户外几种场景（模式），针对各场景的噪音频率特性（自动或手动控制）针对性做降噪处理，优化拾音。

姿态识别。 通过在耳机上加装位置侦测芯片侦测耳机与耳朵的位置，采用Wheeler 2的耳机在主动降噪上也会针对二者具体位置进行决策和调整，以防耳机位置变动引起的噪音增大。

在媒体沟通会现场，雷锋网也体验了嵌入Synaptics这一新方案的索尼耳机，在手动打开「主动降噪」功能后，拾音效果确实有较大改善；另外，Mohamad在现场通过调大收音机的播放音量模拟嘈杂环境做录音测试时，播放出的语音效果也确实超出了雷锋网的预计。

此外，USB音频是Synaptics在语音方面另一重要业务。据Mohamad介绍，早在2008年，Synaptics涉足USB编解码器，随后又经历了数字音频时代，在2017年收购科胜讯后，很大一个技术能力的提升是掌握了主动降噪技术。“目前，我们的USB-C耳机适用于各家产品，并通过降低功耗，提升了耳机40%的音乐播放时间和降低50%的延时（与竞争对手解决方案相比）。”

涉足耳机领域是科胜讯带给Synaptics的一个惊喜，包括高端耳机、中低端耳机，甚至是与华为、三星、HTC合作，随手机附送的耳机，也都用到了Synaptics的相关解决方案。另外，据Mohamad透露，Synaptics正在研发蓝牙协议与主动降噪结合的芯片，未来将可能有相关产品面世。

语音技术为Synaptics带来的不仅仅是耳机，包括前文提到的与百度合作，为DuerOS提供AudioSmart®远场语音DSP解决方案，使得Synaptics涉足蓝牙音箱、可穿戴设备等智能家居领域。这也将是Synaptics在经历了PC和智能手机时代后，找到的下一个发力点。

指纹识别方案及其安全性

触控技术作为Synaptics 30多年来专精的技术，Synaptics在沟通会上也介绍了其SentryPiont指纹识别技术。

目前来看，相较于现在的人脸识别（Face ID）技术，指纹识别技术由于经过了长期市场检验，在技术上更为成熟，因而，无论是在用户使用习惯上，或是在安全性上，都相对表现会更好。然而，也是由于指纹技术的由来已久，黑客对盗取指纹的方式也越来越多样化。

Synaptics企业副总裁Godfrey Cheng针对传输通道、软件算法和硬件结构上分析了当下指纹识别加密存在的漏洞，以及Synaptics的SentryPiont技术的针对性解决思路。

传输通道。 随着PC经过几个大的技术迭代后，各厂商对数据传输过程加密的重要性已经达到了基本的共识。SentryPiont技术在传输过程中通过SecureLink技术，应用了TLS1.2（目前TLS加密协议最新版本）和AES256（对称加密算法）两种主流加密协议对传输过程进行加密。

软件算法。 Godfrey告诉雷锋网，在算法方面，SentryPiont技术基于神经网络和机器学习算法，通过PurePrint技术针对现有假指纹材质进行分析处理，并根据市面上出现的假指纹材质不断进行更新，以确保算法方面的安全性。

硬件加密。 在硬件上，Synaptics通过Match-in-Sensor技术将用户指纹信息存储在专门的加密芯片中，而非PC上的存储器。同时，Godfrey表示，“通过这一技术将不再通过PC上的CPU做解密动作，而是直接在我们芯片上完成。”

另外，可识别面积区域的大小也会影响指纹识别的精确度和安全性。Godfrey告诉雷锋网，“我们最新的FS7600芯片可识别面积为7.2mm x 6mm，是现在手机应用的主流指纹识别芯片（4mm x 4mm）的2.7倍。”

目前，指纹识别方案及芯片的成本不断下沉，尤其手机上应用的指纹传感器，一度本视为白菜价芯片。Godfrey告诉雷锋网 (公众号：雷锋网) ，“由于PC对安全性要求更高，Synaptics的指纹技术更强调在PC上的应用。”

雷锋网小结

语音技术是此次Synaptics这两年来涉足的新方向，也将是其接下来发力重点。凭借在触控方面的技术和地位，经历了PC时代、智能手机时代，接下来，Synaptics希望通过语音、音频及多媒体采集技术开拓更大的消费物联网市场。

如今，在语音方面，Synaptics已与国内科大讯飞、百度、华为等有合作。Mohamad在沟通会上一再强调，“Synaptics主动降噪方案是在不影响音质前提下实现的。”这也正是Synaptics得以通过语音来开拓更大的消费物联网市场的技术基础。

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