1 工作简介

         ——面向复杂噪声环境的超低功耗离线语音控制AI芯片

近年来，智能家居、智能座舱、智能玩具等语音控制应用逐渐兴起，通过在智能终端嵌入离线语音控制AI芯片，可以通过语音来控制设备的多种功能。相比在线语音控制，离线语音控制具有保护隐私、响应及时等优点。

图1. 离线语音控制应用。

然而，现有设计面临两个问题：1. 深度学习的引入提升了识别准确率，但导致计算功耗大幅上升，不适合功耗受限的端侧设备；2. 识别准确率容易受到环境噪声，尤其是其他人声的干扰（如电视、电话等人声）。

图2. 超低功耗离线语音控制AI芯片。

针对以上挑战，电子科技大学设计并实现了一款超低功耗自适应抑噪离线语音控制AI芯片，结合模型、架构和电路协同优化，提出了多任务动态重构AI处理架构、多阶段自适应事件驱动处理电路、基于波束成形的自适应噪声抑制电路等多项技术，实现了微瓦级高准确率离线语音控制，平均每次识别能耗仅为约2 μJ，安静场景识别准确率在95%以上，人声干扰下也可达90%以上，达到了国际同类设计最低能耗和最高准确率，并可同时支持关键词和声纹识别。该芯片适用于智能家居、智能座舱、智能玩具等低功耗离线语音控制应用。

图3. 面向离线语音控制的自适应噪声抑制电路技术。

相关成果以题为“A High-Accuracy and Ultra-Energy-Efficient Keyword Spotting Processor With Adaptive Noise Suppression and Multi-User Speaker Verification”发表在芯片设计领域顶级期刊Journal of Solid State Circuits（JSSC）。该论文第一单位为电子科技大学，智源匠芯和深圳中微半导体为合作单位。第一作者为周军教授的博士生肖剑彪，周军教授为论文通讯作者。

2 主要作者简介

第一作者

肖剑彪，电子科技大学博士生。

2020年获得电子科技大学学士学位，并获推免直接攻读博士学位，研究方向为面向智能语音和穿戴应用的超低功耗端侧AI芯片设计，作为学生负责人参与了多个国家级科研项目和知名企业的横向项目。设计并实现了面向声音感知、智能穿戴等应用的多款微瓦级超低功耗端侧 AI 芯片，在满足高准确率和实时性的同时，达到了国际同类设计最低功耗。以第一作者身份在International Solid State Circuits Conference、Journal of Solid State Circuits等芯片设计领域顶级会议/期刊发表多篇学术论文，并以第一作者在‌中国科学院一区TOP期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics发表封面论文。

通讯作者

周军，电子科技大学教授/博导，长江学者特聘教授。

曾在欧洲微电子研究中心 IMEC、新加坡国家微电子研究院 A*STAR IME 等国际微电子研究机构工作近10年，担任智能芯片方向技术负责人。长期致力于低功耗端侧AI芯片设计，设计并实现了面向视觉感知、声音感知、智能穿戴等应用的多款毫瓦/微瓦级超低功耗端侧AI芯片，在满足高准确率和实时性的同时，达到了国际同类设计最低功耗，成果发表在ISSCC、JSSC、VLSI Syposium、Micro、HPCA、CICC、DAC等芯片设计领域等高水平会议和期刊，并获得多个 IEEE最佳论文奖、吴文俊人工智能技术发明奖等，担任芯片设计领域顶级会议 ISSCC数字架构与系统TPC委员，芯片设计领域顶级会议A-SSCC数字电路与系统TPC分委会主席，AI芯片与系统旗舰会议AICAS 2026 TPC共同主席 (候任), 顶级期刊JSSC、TBiOCAS和TVLSI编委/客座编委，以及华为中央研究院AI芯片领域顾问专家。

3 原文传递

https://doi.org/10.1109/JSSC.2025.3599862