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詳細解析MEMS麥克風的實現原理

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關鍵詞: MEMS麥克風,實現原理

    數字MEMS麥克風具有高抗噪性和簡化電路設計的優點,適用于多麥克風數組以消除回音和噪聲,以及波束形成以實現定向靈敏度。 為讓智能型手機能消除噪聲,一種常見方法是在遠離主語音麥克風之處放置一個或多個額外麥克風,例如在外殼邊緣或背面,檢測來自周圍環境的噪聲,再從語音麥克風的輸出中減去,能提高通話質量。 降噪麥克風也經常用于影音錄制模式。

    波束形成還使用到兩個或多個麥克風數組。 雖然大多數麥克風有全向靈敏度,但一些應用可得益于一個特定方向所增加的靈敏度或在其他方向降低靈敏度,例如在電話會議中或行車通話時提高音頻質量和清晰度。 根據從不同方向傳來的聲音相位差,波束形成可利用數字算法到數組的麥克風輸出,而且還能判定特定聲音傳來的方向。

    專用集成電路(ASIC)設計介紹

    麥克風模塊制造商利用選擇合適的MEMS麥克風套件區分產品,當中已有一對優化的MEMS傳感器和ASIC。

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    麥克風專家選擇合適的MEMS麥克風套件


    安森美半導體致力于開發高度整合的數字MEMS麥克風ASIC,可以結合獨立MEMS供貨商所制造的各種MEMS換能器。 例如LC706200數字IC系列,除了整合模擬放大器和低通濾波器,還整合前饋式delta-sigma ADC,如圖四所示。 還有一個電荷泵, 為MEMS換能器提供工作電壓。

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    一個前饋delta-sigma ADC實現一個整合數字輸出的小占位麥克風

    安森美半導體的數字ASIC滿足關鍵性能標準,可以幫助當今MEMS麥克風設計人員克服所面臨的挑戰。 其中,高訊噪比(SNR)是必需的,在麥克風用于更大的距離時支持清晰的性能,以及用于通常更清晰的音頻擷取。 特別是自動語音識別算法依賴高訊噪比以達到良好的文字準確率。 現在需要訊噪比大于64db的ASIC,輔以MEMS工程師實現的進展,以優化換能器的特點。

    隨著終端用戶因為日益增多的各種應用而渴求智能手機等裝置有更好的效果,麥克風必須可以在嘈雜環境中毫無失真地運行到高聲壓級(SPL),例如社交用戶能進行高質量的錄音,捕捉在音樂節的現場體驗。

    數字MEMS麥克風用于未來的獨立語音指令

    由于語音識別引擎和強大的語音助手,如Siri、「OK Google」和亞馬遜Echo,物聯網和攜帶式裝置領域對語音指令功能有高要求。 目前的語音識別系統通常一直在執行狀態,花費相當大量功耗在聆聽和識別語音。 未來的語音指令功能將有望獨立工作,并在語音啟動時打開。 低功耗數字MEMS麥克風技術將適用于未來獨立的語音觸發方案—性能會非常好,功耗極低,比較容易添加到現有設計中。

    算法如噪聲消除和波束形成,分析來自多個麥克風的訊號,需要依靠近似匹配數組中個別麥克風的靈敏度,理想值在+/-1dB以內。 雖然篩選或分級是一個潛在的方案,麥克風設計人員正在尋找ASIC以提供可調增益,在MEMS制造中實現制程相關變化的調整。

    LC706200產品系列提供高性能的方案。 它有一些其他功能,確保在寬工作范圍增強的線性性能,包括-106dBFS的低輸入參考噪聲,具有8kHz低通濾波器的優勢實現峰值補償,和利用安森美半導體的千兆奧姆電阻制程的低噪內部偏置和調節電路。 該組件還具有高電源抑制比(PSRR),防止進入訊號鏈的不利噪聲,以及保持對語音指令給予響應的電源管理,包括睡眠模式和低功耗模式。

    結語

    人們使用計算機和智能裝置方式的變化推動了對高性能、可靠MEMS麥克風的需求。 當前市場的數字ASIC最大化了麥克風開發人員的自由,以提供同類最佳產品來滿足這些需求。

    (審核編輯: 林靜)

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