下一代 AirPods，或许可以从助听器里找到灵感
随着 AirPods 的流行，耳戴式设备正在取代智能手表成为最受欢迎的可穿戴设备。
根据 IDC 的数据，2018 年第四季度耳戴式设备销量大幅增长 66.4%，在可穿戴设备市场中份额仅次于智能手表，IDC 和 Gartner 等调研机构都认为这个趋势将在未来几年持续下去。
苹果的可穿戴设备的业务规模已经相当于财富 300 强企业，受到众多明星青睐的 AirPods 更是被贴上潮人的标签，成为一种新的文化符号，就像爱范儿之前所说的：
AirPods 更像是音乐界的 Air Jordan。
上个月苹果用户终于等来了新 AirPods，虽然性能有所提升还加入了「嘿 Siri」功能，但依然有些呼声较高的功能没有出现，比如降噪和心率监测等运动健康方面的功能，这可能是为了兼顾体积和续航。
其实这些功能都已经出现在另一种耳戴式设备——助听器，现在一些助听器和可穿戴设备越来相似，除了可以充当无线无机，还内置 AI 语音助手、具备降噪、监测心率、跌倒和步数等功能。
虽然助听器属于医疗器械，跟消费类电子产品面临不一样的监管，而且价格要贵得多，但助听器和无线耳机的本质没有太大差别，它们都是我们耳朵的一个功能延伸，为人类提高和补充某种能力。
助听器暂时不会和无线耳机等设备直接竞争，但一些功能的解决方案或许可以被现在的可穿戴设备参考。
助听器的这些技术，未来或能用在 AirPods 等可穿戴设备
实际上，全球五大助听器厂商之一的 Starkey 正打算把助听器卖给没有听力障碍的普通人。
Starkey 去年推出了一款基于 AI 的智能助听器 Livio AI，将助听器、语音助手、无线音频传输、运动健康数据监测等市场上常见的可穿戴设备功能，都集成到这个设备里。
Livio AI 内置了亚马逊的语音助手 Alexa ，可以像 AirPods 一样可以通过语音控制音乐播放，与智能手机、笔记本、电视等设备进行无线连接。
与无线耳机不一样的是， Livio AI 还支持 27 种语言的实时翻译，这意味着用户可以像《流浪地球》的国际空间站一样，戴上后可以和不同国家的人进行无障碍的实时交流。
其实现在已经不少有像翻译蛋的实时翻译产品，不过体积要大得多， Livio AI 之所以能在这么小的体积塞进同样的功能，其实是用了 Google 的翻译云服务，一来是因为 Starkey 做翻译的技术积累有限，更重要的是为了保证续航能力。
▲网易有道翻译蛋
据 Starkey 首席技术官 Achin Bhowmik 介绍，使用 Google 的翻译云服务只需要半瓦功率就能运行，整个翻译的延迟大约在半秒以内，不过缺点则是只有联网才能使用了。
降噪
除了翻译外， Livio AI 的大部分算法都是在本地运行，而这些算力主要用在了降噪等声音处理功能上。
通过机器学习算法， Livio AI 可以对佩戴者所处的环境进行分析和调整，决定放大和消除哪些声音，比如在咖啡店降低咖啡机运行的声音，在嘈杂的餐厅和宴会让用户听清楚对面的人在讲什么，如果监测到佩戴者时速超过一定数字时，则自动切换到汽车模式。
Livio AI 的降噪主要通过 4 个定向麦克风实现，这和 Bose 和索尼等降噪耳机的原理不一样，主要是通过定向处理噪音降低某些方向的声音灵敏度，增强需要听到的声音信号，不过这种降噪方案仍有一定局限性，比如需要降低和增强的声音方向重合时不能很好处理。
基于算法识别佩戴者环境而调整的降噪方案，一定程度上弥补了方向性麦克风技术的缺陷，虽然这项功能主要针对听障人士而设计，但对于无线耳机同样有参考意义。
一位大学教师就将 Livio AI 用在了课堂上听清学生的发言，以及在嘈杂的餐馆与人交谈，整个过程由算法自动调整，不需要用户手动切换。
其实 AirPods 在通话时的语音降噪与这类助听器的降噪方案是类似的，即通过一对采用波束成形技术的麦克风过滤掉环境噪音，识别出佩戴者的声音并放大，因此在 iOS 12 新增 Live Listen 功能后，AirPods 也能被当做助听器来使用。
但不可否认，AirPods 和 Livio AI 这类降噪方案的效果，肯定不如索尼降噪豆等采用主动降噪的设备。
所谓主动降噪，就是识别出需要消除的声音信号，然后运算生成一组与噪音信号振幅相同、相位相反的声波，将噪声完全抵消掉，以达到降噪目的
▲ Jabra Elite Sport
这类降噪耳机对麦克风收录噪音、芯片电路运算等功能要求较高，也意味着更加耗电和更复杂的结构，AirPods 或许要进一步牺牲体积和续航才能实现。
不过一些助听器已经在低功耗的前提下引入了主动降噪功能，比如爱益尔的智能助听器 E20/E30，通过航天 I.A.N.C 主动降噪技术及 D.S.R 数字信号修复技术实现降噪，同时每次充电续航还能达到 40 小时，体积也控制在了跟降噪豆一般的大小。
美中不足的是，这依然不能摆脱入耳式的结构。一些研究人员开始通过机器学习来提升助听器的降噪能力。俄亥俄州立大学的一位计算机科学及工程领域的教授 DeLiang Wang ，就曾在这方面取得一定的成果。
在通过新的机器学习模型来过滤杂音信号后，DeLiang Wang 发现应用这种技术的助听器，不仅有助于提高听觉受损者的听力水平，对于正常人的听力水平也有提升作用。
▲ 通过机器学习过滤杂音的流程图
比如在嗡嗡杂音环境下，未经处理情况下正常人只能听懂 37%，而在降噪后则可以听懂 80%。这也进一步证明助听器的降噪技术同样能造福正常人，甚至可以普及到更加大众的消费级产品中。
健康监测
在新 AirPods 发布前，不少机构分析师认为运动健康监测功能会是一个重要的更新点，虽然最终没有出现，但从 Apple Watch 的转型来看，运动健康可能还会是苹果可穿戴设备的一大方向。
尽管目前像 BOSE 和 Jabra 的一些无线耳机都已经具备心率监测等功能，但在运动健康方面，助听器可能才是走得更远的耳戴式设备。
▲ 带心率监测功能的 BOSE SoundSport Pulse
在今年初的 CES 上，智能助听器 Livio AI 更新了心率监测、跌倒监测和内置整合了 Google Assistant 的虚拟助手 Thrive 等功能，用以来跟踪用户的多项健康指标。
跟 Apple Watch Series 4 的「跌倒监测」类似， Livio AI 也是通过搭载加速感应器和陀螺仪来实现这个功能，当检测用户到跌倒 60 秒没有反应，就会通过虚拟助手 Thrive 向三个紧急联系人发送位置信息，以及规划最快到达该位置的路线。
而 Livio AI 的心率监测则是通过内置的红外传感器实现，Starkey 总裁 Brandon Sawalich 表示未来几年内会给 Livio AI 增加血糖和血压等监测功能，他认为「再过几年助听器就会成为像钢铁侠的 Jarvis 一样的私人助理」。
目前健康监测的可穿戴设备主要都是腕带产品，实际上有很多研究表明，通过耳朵采集的健康数据准确性要更高。
这是因为耳朵中的动脉更接近皮肤表面，且比较不容易受到运动出汗等状态的干扰，根据国外一家主流传感器供应商 Valencell 的数据，同一个传感器放在耳朵的信号清晰度要比放在手腕上高出近百倍。
其实在无线耳机中加入这些传感器并不难，苹果也有不少类似的专利，问题可能还是在于能不能再现有体积和设计下塞进这么多传感器，以及如何兼顾续航，毕竟从 iFixit 对 AirPods 的拆解来看，似乎也不剩什么空间容纳更多传感器了。
▲Apple Watch Series 4 拆解. 图片来自：iFixit
在兼顾功能、体积和续航这个问题上，像 Livio AI 这样的助听器已经做得不错，通过将部分功能放在云端运行降低功耗，在保证 45 小时续航的前提下，实现了比很多无线耳机更加丰富的功能。
虽然像 AirPods 这样的无线耳机不一定非得堆砌这么多功能，但这些解决方案或许可以给无线耳机这类可穿戴设备带来更多的可能性。
助听器会是可穿戴设备的未来吗？
就算目前助听器的部分体验可以比肩无线耳机，但只要助听器还属于医疗器械，很多功能也许永远不会出现在消费类电子产品上。
但随着美国前两年通过《场外助听器法案》，部分助听器已经可以不被当作医疗器械来监管，价格也有望大幅降低，因此 Starkey 等助听器厂商才会进军消费电子产品市场，尝试将助听器卖给更多人。
如果智能助听器在音质、降噪和运动健康方面的体验真的能做到不比无线耳机差，那么消费者完全可以将其当作一个日常的可穿戴设备来使用，甚至未来这种设备都不再叫做「助听器」了。
从英特尔跳槽到 Starkey 的首席技术官 Achin Bhowmik 甚至认为未来助听器能像 iPhone 一样影响可穿戴产品。
当斯蒂夫·乔布斯推出 iPhone 的时候，他搅乱了当时的手机市场。他将移动电话、互联网通讯器和 iPod 等产品捏合到一款产品中，将其打造成一种多用途的设备。
虽然助听器已经展现出在可穿戴产品上的潜力，但其实也会面临不少问题。比如在云端采集和分析用户的声音数据可能会触及隐私问题，「偷听」你说的话来推荐商品广告变得更加容易。
▲图片来自：《窃听风暴》
而根据算法来调整不同环境的降噪方案也可能给用户带来困惑，比如在设备故障的时候难以分清是噪音过大还是算法处理的效果。
至于健康监测方面，虽然耳戴式设备的准确度更高。但在睡觉的时候戴着耳机显然不太方便，还容易在翻身过程中弄掉。
当然双刃剑基本是科技产品的常见属性，就像 AirPods 流行之后带来了社交礼仪的新问题，在某些餐厅和理发店等一些公关场合戴上 AirPods 被认为是「没礼貌的」，因为看来像是摆出了一幅「生人勿近」的姿态。
无论如何，助听器能给可穿戴设备带来一些新的思路，进而改善我们的日常体验，总归是一件好事。
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