骨振动传感器在TWS耳机中的应用
TWS耳机
真无线立体声（True Wireless Stereo，TWS）蓝牙耳机与传统耳机相比，具有极高的便携性。随着主动降噪、空间音频等新功能的加入，TWS耳机的功能性更加丰富，使用体验得到不断提升，更加促进TWS耳机的快速普及。
日常生活中，语音通话的应用场景比较复杂，比如在地铁上、办公室里、机场等公共场所，对通话效果有很高的要求，在上行通话中，环境噪音的消除成为刚性需求。如何能够更进一步提升TWS耳机的通话降噪效果，从而凸显产品的差异性，提升产品的竞争力，成为众多厂商布局产品的重点方向之一。
骨振动传感器检测原理
人在说话时，声带产生的振动信号，有两种方式进行传播：一种是通过空气介质向外传播，另一种方式是通过人的颅脑骨骼、肌肉向外传播，引起耳廓的振动。骨振动传感器就是利用后者的传播方式，检测耳廓的振动信号，拾取佩戴者的语音信息。骨振动传感器对于空气中传播的声波信号不敏感，对空气中传播的声音信号具有天然的抑制作用，因此，通话降噪算法更简单、更自然，噪声抑制更有效，可以提供效果更佳的上行通话效果。
TWS耳机降噪方法对比
市场上TWS耳机种类繁多，对于ENC（Environmental Noise Cancellation）降噪方面，根据不同的价格及性能定位，有单麦克风、双麦克风、三麦克风以及骨振动传感器等多种产品形态。
单麦克风方案价格有优势，主控芯片要求门槛更低，结构不受限，利用神经网络算法，识别滤除噪声信号。不过单麦克风方案降噪效果一般，对于复杂场景的噪声识别及压制不是很明显。双麦克风可适配多种形态，在大多数高噪场景下有比较好的体验，性价比高，是目前ENC降噪的主流方案。
双麦ENC降噪，利用有一定间距的两颗麦克风，这样才可以识别不同方向的声音信号，两颗麦克风的最小间距一般要求10mm。算法上用相对成熟的波束成形（beam forming）算法，波形指向配戴者说话的音源，在音源方向增强信号灵敏度，在其它方向压制信号灵敏度，从而实现噪声的消除。
三麦ENC降噪一般复用主动降噪（ANC）的反馈麦克风（Feedback Microphone，FB），FB麦克风用于检测声带通过耳蜗传递到耳机的声音信号，另外由于FB麦克风深处耳道内部，主动降噪耳机大部分为入耳佩戴方式，耳机的橡胶套有比较好的密封效果，可以隔离外界环境噪音。三麦ENC降噪，可适用于大多数场景，抗风噪能力佳，但是算法复杂，价格相对高。
麦克风与骨振动相结合，抗环境人声干扰性能更佳，通话者人声失真度小。风噪是大部分耳机的一个痛点，当风速大于5m/s时，麦克风会出现饱和失真，此时，麦克风丧失捕捉语音信号的能力，骨振动传感器对空气波动不响应，所以即使在大风速情况下，依然能准确捕捉到语音信号。另外对于豆式耳机，由于空间紧凑，体积小，两颗麦克风很难拉开距离，所以这种情况下双麦ENC降噪效果欠佳。一颗通话麦克风加一颗骨振动传感器，可以实现比较好的通话效果，抗风噪能力强，噪声抑制效果佳，算法上也无需复杂的波束成形，简单的语音算法就可以实现，方案的整体性价比高，为越来越多的耳机厂家所采用。
骨振动传感器设计
基于微机电系统（Micro-Electronic-Mechanical-System，MEMS）加工技术，在硅衬底上加工形成微米级尺寸的弹性梁结构以及一定重量的质量块，构成振动敏感的力学结构。质量块上的电容极板与衬底上的电容极板构成梳齿形可动电容，当有振动施加到器件上时，质量块产生振动，带动电容梳齿产生振动，电容两极板之间间距变化，因此电容产生变化。
骨振动传感器内部的专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）将微弱的电容信号提取、转换以及放大，将振动信号以电压的形式输出，与传统MEMS麦克风的输出信号相似，便于蓝牙主控进行信号处理。
敏芯股份研发的骨振动传感器MSB102S
据麦姆斯咨询介绍，敏芯股份自主研发了骨振动传感器：MSB102S，采用LGA封装方式，尺寸为2.7mm x 1.8mm x 1.1mm，整体外观呈现为PCB基板与金属壳的组合形式。MSB102S封装尺寸小巧紧凑，与标准麦克风尺寸兼容。PCB基板位于底部，基板正面及背面分布有各路信号走线，背面设有引出电极。基板四周分布有划锡沟道，使顶部金属壳通过焊锡与基板连接，以实现完整电磁信号屏蔽。LGA封装内部主要包含MEMS芯片与ASIC芯片。MEMS芯片贴装于PCB基板，ASIC芯片贴装于MEMS芯片之上，构成上下堆叠的形式，使结构更紧凑，空间利用率更高。MEMS芯片与ASIC芯片、ASIC芯片与PCB基板之间，均通过引线键合（Wire Bonding）的方式实现信号互联。
敏芯股份的骨振动传感器MSB102S灵敏度为-26 dBV/g @ 1kHz，信噪比为55dB，谐振频率为4kHz。一般而言，语音信号的带宽为1kHz左右，因此，该器件频率响应在1.5kHz以内平坦，更便于算法处理。
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