当座舱成为移动KTV:安声科技无麦K歌的全栈声学方案
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在智能座舱加速演进的今天,车内娱乐不再只是功能叠加,而是对声学能力、交互体验和系统集成能力的综合考验。安声科技凭借多年在车载声学领域的技术积累,推出无麦K歌解决方案,致力于将“车里唱歌”从概念转化为真正可用、好用、可量产的车载体验。
将 KTV 体验完美搬入车内,首先要面对的是一系列极具挑战的声学挑战。车厢并非为演唱设计,狭小且不规则的容积、材质各异的饰面、受限于内饰结构的扬声器布局,共同构成了一个充满反射、驻波和频响畸变的复杂多径声场。而行驶中的路噪、风噪、空调气流,以及大音量伴奏导致的严重扬声器回灌,更让这一原本就脆弱的声学环境变得动态难测。要在这种大音量、远场、多源干扰的环境下实现清晰稳定的演唱,绝非单一算法所能解决。安声科技的优势,正是在于提供系统级声学方案能力,打通了从输入、全栈处理到软硬件协同输出的完整链路。

安声科技对车内复杂声学环境有着深刻理解。无麦K歌方案并不是简单把通用声学算法搬到车上,而是针对座舱环境进行了专门优化,围绕回声抑制、噪声控制、人声增强、音色渲染等关键环节进行整体设计。
在技术实现上,安声科技无麦K歌充分体现了公司在实时音频处理方面的优势。K歌体验对延迟极其敏感,任何轻微的滞后都会影响节奏和沉浸感。安声科技依托成熟的低延迟处理能力,确保系统在复杂声学链路中依然保持快速响应,让用户在车内开唱时获得流畅自然的反馈。与此同时,面对伴奏泄漏、环境噪声和扬声器回灌等问题,安声科技凭借超低延迟 48kHz 全频段回声消除(AEC)技术,能够精准剔除大音量扬声器回灌,在强回声抑制状态下依然完整保留远场人声的清晰度与表现力。

针对车内连续的低频路噪与高频空调风噪,安声科技在系统中引入了基于小模型的后处理 AI 降噪技术。在极低算力开销下,系统能够实现瞬态噪声的精准剥离与远场人声增益,有效避免了远场拾音容易触发的啸叫问题,使声音反馈稳定、纯净。
在基础算法能力之上,安声科技在音质塑造方面同样展现出显著优势。无麦K歌不仅要让用户“唱得出来”,更要让用户觉得“唱得好听”。通过对人声信号进行精细的动态范围控制、谐波激励与空间混响渲染,安声科技在算法层面为普通用户的嗓音赋予更饱满的质感与更开阔的声场表现,让车内演唱获得近似小型演出空间的临场体验。这种从“功能可用”到“体验愉悦”的跃升,基于安声科技对于用户听觉感受的深刻洞察与持续投入。

更为重要的是,安声科技不仅具备领先的算法研发能力,更拥有经过大规模量产验证的工程落地经验。车载项目对系统稳定性、软硬件兼容性、算力资源占用以及不同车型之间的效果一致性有着极为严格的要求,方案不能只停留在实验室效果,而必须适配不同车型、不同硬件平台和不同座舱声学条件。安声科技无麦K歌方案正是建立在这种量产思维上,算力占用极低,能够在实际车载环境中稳定运行,并为整车厂和合作伙伴提供可持续迭代的声学能力支持。
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