前言

在开发带电机语音控制产品（如风扇灯、净化器、智能晾衣架）时，许多开发者会遇到一个令人困惑的问题：

明明产品需要自学习功能让用户自定义命令词，同时又需要在电机运行的高噪声环境下工作，但平台提示这两个功能无法同时启用。

这个问题的根源在于 CI-03T 系列芯片的 降噪与自学习功能冲突。本文将深入分析这一技术限制的根本原因，并提供完整的解决方案和替代思路，帮助开发者在功能取舍之间找到最佳平衡点。

一、问题现象与冲突确认

1.1 典型应用场景

1.2 平台配置提示

在智能公元平台配置 CI-03T1/T2 固件时，选择"语音识别+自学习"后，深度降噪选项变为灰色不可选：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Pin 脚配置 - 产品特性                                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ☑ 语音识别                                                 │
│  ☑ 自学习               ← 选中此项                          │
│  ☐ 深度降噪            ← 变灰不可选                         │
│  ☐ 声源定位                                                 │
│  ☐ 哭声/鼾声检测                                             │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

反之，选择"深度降噪"后，自学习功能也会被禁用。

二、技术原因分析

2.1 为什么会冲突？

2.2 各系列模组支持情况

注意：截至 2026 年，SmartPi 平台尚无同时支持深度降噪和自学习的模组型号。

三、解决方案

3.1 方案一：使用烟机场景模型（推荐）

这是 官方推荐的最佳替代方案。

工作原理：烟机场景模型是针对电机噪声专门训练的，即使不开启"深度降噪"功能，也能获得良好的抗噪性能。

配置步骤：

1. 进入智能公元平台，创建新工程或编辑现有工程
2. 在"产品应用场景"中选择 "中文烟机通用Pro" 或 "烟机" 选项
3. 在 Pin 脚配置中选择 "语音识别+自学习"
4. 生成固件并烧录测试

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  应用场景选择                                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ○ 中文通用                                                 │
│  ○ 中文灯控通用                                             │
│  ● 中文烟机通用Pro      ← 选择烟机场景                      │
│  ○ 中文门锁通用                                             │
│  ○ ...                                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

效果对比：

适用场景：

• 风扇灯产品
• 空气净化器
• 带电机的小家电

3.2 方案二：舍弃自学习，使用深度降噪

如果产品对噪声环境要求极高，可以考虑放弃自学习功能。

适用场景：

• 工业环境
• 噪声超过 75 dB 的极端环境
• 不需要用户自定义命令词的产品

补偿措施：虽然不支持自学习，但可以通过以下方式实现部分自定义功能：

3.3 方案三：硬件优化 + 阈值调整

在保留自学习功能的前提下，通过硬件设计和参数调优来提升抗噪性能。

3.3.1 硬件优化措施

3.3.2 软件参数调优

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  固件配置 - 调优选项                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  识别阈值调节：                                              │
│  □━━━━━━━━━◉━━━━━━━━  0.1  (稍微提高识别门槛)              │
│                                                              │
│  建议值：-0.1 ~ 0.1                                          │
│  • 调高阈值 → 误识别减少，但需要更大声量                      │
│  • 调低阈值 → 更容易识别，但误识别增加                        │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

阈值调整建议：

3.4 方案四：更换模组方案

如果以上方案都无法满足需求，可以考虑使用支持更强降噪能力的模组。

决策建议：

• 预算敏感 → 选择 CI-03T2 + 烟机场景
• 性能优先 → 考虑 SU-32T，但需放弃自学习

四、完整配置流程示例

4.1 风扇灯产品配置（推荐方案）

需求：支持用户自定义命令词，在风扇运行时能正常识别语音指令。

配置步骤：

1. 创建工程

``    模组型号：CI-03T1（单麦AEC版本）    产品名称：智能风扇灯    ``

1. 选择应用场景

``    应用场景：中文烟机通用Pro    ``

1. 配置Pin脚

``    产品特性：    ☑ 语音识别    ☑ 自学习    ☐ 深度降噪（禁用）    ``

1. 设置命令词

```    内置命令词：

• 打开风扇
• 关闭风扇
• 风速调大
• 风速调小
• 打开灯光
• 关闭灯光

自学习命令词：10条供用户自定义    ```

1. 优化选项

``    识别阈值：0.2（针对高噪声环境）    ``

1. 生成固件并测试

4.2 测试验证方法

五、常见问题 FAQ

Q1：为什么 CI-03T1 和 CI-03T2 都不支持同时开启？

A：这是芯片架构的限制。CI1302 芯片的 DSP 资源和存储空间有限，深度降噪算法和自学习算法的资源需求叠加后超出了芯片能力范围。未来可能有更高性能的芯片型号支持两者同时开启。

Q2：烟机场景模型具体有哪些优化？

A：烟机场景模型是使用大量真实烟机环境数据训练的，主要优化包括：

• 针对电机稳态噪声的抑制
• 对特定频率范围的噪声过滤
• 优化了在强噪声背景下的语音特征提取

Q3：如果用户口音较重，自学习效果如何？

A：

• 自学习功能对 带地方口音的普通话效果较好
• 完全的方言（如粤语、闽南语）建议使用方言定制模型
• 每个命令词建议录制 2-3 次以提高成功率

Q4：除了烟机场景，还有哪些场景模型可以替代？

A：平台提供的场景模型包括：

Q5：产品已经量产，能否通过固件升级解决？

A：

• 如果现有固件是"通用场景+自学习"，可以通过平台继承功能切换到"烟机场景+自学习"
• 如果现有固件是"深度降噪"配置（无自学习），无法通过固件升级添加自学习功能，需要重新烧录

Q6：CI-33T 的自学习条数更多，是否降噪效果更好？

A：

• CI-33T 支持 50 条自学习命令词（CI-03T 是 10 条）
• 但降噪与自学习的冲突机制相同，仍需二选一
• CI-33T 的双麦阵列降噪能力略强于 CI-03T1，但不如 CI-03T2

六、设计检查清单

在产品设计阶段，请确认以下事项：

6.1 需求确认

• 产品是否需要在电机运行时识别语音？
• 用户是否需要自定义命令词功能？
• 噪声环境的大约 dB 值是多少？
• 模组与噪声源的距离能否调整？

6.2 配置确认

• 是否已选择"烟机场景"作为应用场景？
• 自学习命令词数量是否在模组支持范围内？
• 识别阈值是否已针对噪声环境调整？

6.3 硬件确认

• 麦克风位置是否远离主要噪声源？
• 是否有物理隔震措施？
• 是否预留了吸音材料空间？

6.4 测试确认

• 是否在安静环境下测试过？
• 是否在实际噪声环境下测试过？
• 自学习功能是否验证过？
• 误触发率是否在可接受范围内？

七、总结

CI-03T 的降噪与自学习功能冲突是芯片架构带来的客观限制，但通过合理的选择和配置，仍然可以在大多数应用场景下获得满意的效果。

方案选择速查表：

核心建议：

1. 优先使用 烟机场景模型配合自学习功能
2. 通过 硬件设计降低噪声对模组的影响
3. 合理设置 识别阈值平衡识别率和误触发率
4. 充分测试验证，确保产品在真实环境下稳定运行

文档版本：v1.0 创建日期：2026-02-08 适用产品：CI-03T、CI-03T1、CI-03T2、CI-33T 素材来源：SmartPi 官方文档 - 语音调优 FAQ + 产品设计经验