艾为推出笔记本电脑音效解决方案—国民神仙算法awinicSKTune-电子发烧友网

随着社会的进步与科技的飞跃，笔记本电脑作为现代社会办公、学术研究及休闲娱乐的核心工具，其重要性与日俱增，这一趋势促使笔记本技术不断向轻量化、高性能、持久续航、卓越音响及智能交互等维度深入发展。

笔记本电脑尤其在远程办公及在线教育领域发挥着核心作用，其视频会议中的音频质量成为关注焦点。在纷扰的环境里，确保通话内容的高保真传递，是提升用户沟通效率与互动体验的关键所在。为了满足用户需求，近期市面上新的多款笔记本电脑，在音量和音质性能方面都有显著提升：

荣耀MagicBook Pro 16搭载六扬声器系统，包含四低音单元和双高音单元，用户带来沉浸式影音体验。

联想小新 Pro搭载高品质大音强扬声器，通透环绕声与杜比全景声让高品质大尺寸扬声器带来空间感十足的澎湃音效。

除了多扬声器系统从硬件性能方面提升音质效果，音效算法对多扬声器系统整体效果也同样重要。为了增强笔记本电脑的音质表现，艾为电子推出高质量的笔记本电脑音效提升方案——国民神仙算法awinicSKTuneAPO。该方案与根据Windows系统适配的智能功放Driver均已经通过微软徽标认证发布。

awinicSKTune APO分为用户层APO和内核层驱动两部分，具体方案如下：

控制链路(红色)：智能功放 Driver提供控制接口，Codec Driver通过接口实现对智能功放的控制，智能功放 Driver能够同时对单个或多个智能功放进行控制操作。

数据链路（蓝色）：PC音频数据流会经过awinicSKTune APO处理后传递到Codec中，Codec通过TDM/I²S接口输入至智能功放，经过智能功放处理后，输出到喇叭。

awinicSKTune APO支持多场景功能，可根据不同场景的需求切换音效，如music、voice、movie等场景。

music场景：提供高度细腻、温暖而充满韵律的音效

voice场景：注重人声表现，提供清晰、通透的声音表现

movie场景：追求深邃、恢弘的音效效果，令人仿佛置身于电影场景之中

配合PC系统使用，根据场景动态切换，可为用户带来出色的音效体验。

国民神仙算法awinicSKTune

PC典型算法应用

低音增强算法

随着消费电子产品日益小型化，微型扬声器成为不可或缺的存在，然而微型扬声器存在低音表现能力弱、动态范围较小以及频响曲线不平坦等一系列问题。鉴于低音对人类听觉的显著影响及其增强音乐沉浸感的能力，弥补微型喇叭的低音表现能力是提升音效体验的关键。

喇叭低频成分主要通过虚拟低音来复现，但该技术存在局限性，导致以人声为主的信号听感失真。针对此问题，艾为电子提出了一种基于低音增强的音效处理方案，将微型喇叭截至频率下的低频信号分为两个部分，喇叭完全不能复现的部分与喇叭可复现但效果不佳的部分，针对前者通过虚拟低音来增强低频，针对后者通过DRC策略精细调节，旨在优化喇叭的低频复现性能，从而在增强低频效果的同时，保留低频段的真实性和自然度，避免了传统方法中的失真问题，实现了低音增强与音质保真度的和谐统一。

基于低音增强算法处理，能够有效提升低频的厚实度，提升男声的磁性，女声的甜美度。可以将微型喇叭的低频响应提升到40Hz，低频动态范围提升60%。

非线性补偿算法-提升清晰度

扬声器作为实际输出声信号的设备，其播音能力的好坏直接影响了最终的音频品质。当前，用户更加青睐具有大音量、高音质的音频设备。然而，扬声器在低频或大信号的激励下输出的声信号中一般包含明显的谐波成分，造成严重的谐波失真，导致声信号的清晰度降低，音质下降，最终影响用户的实际听感体验。

艾为电子采用数字信号处理的方法，对喇叭的位移失真进行实时建模，预处理扬声器的激励信号，消除扬声器声信号中的主要阶次的谐波信号，减小谐波失真，有效提升声音清晰度。针对不同的喇叭，失真降低程度高于70%。

1号喇叭

2号喇叭

瞬态控制算法

瞬态响应作为音质评估的关键指标，直接关乎音频信号强度突变的精确再现。扬声器在瞬态表现上面临的挑战源于其膜片振动机制的物理局限，类似于弹簧效应，难以迅速启动与停止，这对于诸如鼓点、低音等快速瞬态信号而言，往往导致响度缺失、失真及拖尾现象，影响音质的纯净度与动态表现。

艾为电子的瞬态控制算法通过精细建模扬声器对音频信号的响应特性，提前预判喇叭响应延迟及余振问题，对滞后信号进行适时补偿，并有效消除拖尾效应。经过该算法处理后，显著提升鼓声等信号的听感的力度、下潜，更加干脆、干净。

游戏音效增强算法

在射击、电竞类游戏中玩家通常需要通过脚步声、枪声来判断敌人的位置、距离等重要信息，因此玩家对这类声音的响度、低频质感要求更高。同时，由于游戏环境不是绝对的安静，且游戏中包含各种复杂的音效，所以提升此类声音的效果是增强游戏体验感的关键因素。艾为电子由此提出了一种基于识别枪声脚步声的游戏音效提升算法。

该算法应用先进的机器学习模型，专门针对射击游戏中的音频信号进行智能解析，精确区分枪声与脚步声，进而实施针对性的动态音频优化。通过细腻的声音差异化增强策略，不仅强化了玩家对游戏内声源空间定位的辨识能力，还显著拓宽了声场感知范围，提升了足足50%，从而深度增强了沉浸式游戏体验，展现了技术与游戏音频设计的完美融合。

AI声场环绕算法

AI声场环绕算法利用机器学习技术，精细区分左右声道中的人声与伴奏信号，通过增强人声清晰度与拓宽伴奏空间感，实现声音层次的深度与广度优化。此过程使得乐器、人声及背景音等元素得到显著分离，增强了音频的立体感与维度感。

在视频的场景下，未采用此算法时，声场呈现局限，声音来源如同单一位置，而应用算法后，声音仿佛源自四周，各具方位，营造出沉浸式的三维听觉体验，让用户感受身临其境的环绕声效，提升了聆听的沉浸感与真实感。

智能钢琴杂音抑制

微型扬声器播放纯钢琴音乐时，常遭遇“沙沙”与“滋滋”杂音污染，这一现象被称为“钢琴杂音”，其根源在于钢琴音频信号的特性——谐波纯净且频谱能量集中，导致微型扬声器振膜运动失常，继而产生杂音。

为应对这一挑战，艾为电子设计了钢琴杂音消除模块，旨在通过先进的信号处理技术，识别并预处理那些诱发杂音的钢琴音轨，从而确保音质清晰无瑕。此模块依托机器学习算法，实时甄别钢琴杂音信号，实施精确抑制策略，既深度净化钢琴音频，又维持了音乐整体的和谐与真实感，避免对非钢琴音乐成分造成影响，实现技术与艺术的优雅融合。