过年期间，一则消息没有引起多数人注意。MPS宣布收购总部位于荷兰的初创公司Axign B.V., 该公司专注于可编程多核DSP（数字信号处理器）研发，其音频处理器技术能够为汽车和消费类音频系统提供近乎零失真的信号，同时做到显著降低功耗。
而在前阵子，炬芯挺进汽车音频DSP芯片领域，布局全资子公司注资上海炬迪，珠海熠芯拟与迪鼎瑞、迪威声、锐声泰共同出资来投资上海炬迪，助力上海炬迪公司DSP芯片与技术的研发，这也标志着炬芯科技正式进军汽车音频DSP芯片领域。
前一个月，AKM旭化成微电子也推出了全新车载音频DSP。
随着汽车智能化需求提升，音频DSP（Audio DSP，ADSP）作为老兵又一次默默被人所注视，一场暗战再临。
音频DSP，尚能饭否？
不得不说，DSP算是“老东西”了，现在无论是什么领域，都很少提及这种芯片。但老不意味着不重要，也不意味着已经被淘汰。
与市面绝大多芯片不同，DSP有着自己的“使命”。
DSP其实个“偏科生”，与什么任务都能做的CPU不同，DSP是一种应时代需求而生的微处理器。虽说“麻雀虽小、五脏俱全”，但由于技能点都点在了架构和指令集设计上，DSP擅长各种与数字信号相关的运算。
打个比方来说，CPU就像是厨师的一套刀具，什么都能切削，DSP就像一个削皮刀，只能削皮，但是削皮的效率最高。
造成这样的分化的原因在于三点：
一是DSP内部采用哈佛结构，这一结构中，程序存储器和数据存储器采用不同的总线，因而具有更大的存储器带宽，数据的移动和交换更加方便，非常适合处理数字信号任务；
二是DSP能在很低的核心频率下，能够在更短时间内以更高性能、更低功耗来完成任务，这样很省电了；
三是DSP有专门的硬件乘法器，加入了如单周期乘加指令、逆序加减指令，块重复指令等，甚至将很多常用的多操作组成的序列专门设计一个指令最大化每个时钟周期能完成的工作，极大地提高了数字信号处理的速度。
那么，再用上述比喻来看，我们有了更好的刀具，就要舍弃削皮刀吗？答案显然不是。
这一点从市场数据中能够看出一二——2019年全球音频DSP市场规模为110.6亿美元，预计到 2027年将达到234.3亿美元，2020年至2027年的复合年增长率为9.3%。从终端应用来看，手机、智慧家庭、家庭娱乐系统、物联网、车载系统将会是DSP成长的主要推动力。
DSP 芯片的诞生是时代所需
20 世纪 60 年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在 DSP 芯片出现之前数字信号处理只能依靠微处理器来完成。但由于微处理器较低的处理速度不快，根本就无法满足越来越大的信息量的高速实时要求。因此应用更快更高效的信号处理方式成了日渐迫切的社会需求。
上世纪 70 年代， DSP 芯片的理论和算法基础已成熟。但那时的 DSP 仅仅停留在教科书上，即使是研制出来的 DSP 系统也是由分立元件组成的，其应用领域仅局限于军事、航空航天部门。
1978 年， AMI 公司发布世界上第一个单片 DSP 芯片 S2811，但没有现代 DSP芯片所必须有的硬件乘法器；
1979 年， 美国 Intel 公司发布的商用可编程器件 2920 是 DSP 芯片的一个主要里程碑，但其依然没有硬件乘法器；
1980 年，日本 NEC 公司推出的 MPD7720 是第一个具有硬件乘法器的商用 DSP芯片，从而被认为是第一块单片 DSP 器件。
1982 年世界上诞生了第一代 DSP 芯片 TMS32010 及其系列产品。这种 DSP 器件采用微米工艺 NMOS 技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算速度却比微处理器快了几十倍。 DSP 芯片的问世是个里程碑，它标志着 DSP 应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。至 80 年代中期，随着 CMOS 工艺的 DSP 芯片应运而生，其存储容量和运算速度都得到成倍提高，成为语音处理、图像硬件处理技术的基础。
80 年代后期，第三代 DSP 芯片问世。 运算速度进一步提高，其应用范围逐步扩大到通信、计算机领域；
90 年代 DSP 发展最快，相继出现了第四代和第五代 DSP 芯片。 第五代与第四代相比系统集成度更高，将 DSP 芯核及外围元件综合集成在单一芯片上。
进入 21 世纪后，第六代 DSP 芯片横空出世。第六代芯片在性能上全面碾压第五代芯片，同时基于商业目的的不同发展出了诸多个性化的分支，并开始逐渐拓展新的领域。
MCU和SoC对音频DSP的围剿
早年间，由于浮点性能、计算主频、指令集等限制，除了DSP方案，市面也基本没有什么更好的音频算法解决方案。很长一段时间内，DSP、XPU、FPGA各司其职。
2010年和2014年，Arm接连推出Cortex-M4和M7，那时起，某些轻量级音频算法，开始直接放MCU内了。而在当时，业界部分开发者当中，也曾经有着DSP将要被Arm淘汰的流言。
时间继续向前推进，单独音频DSP芯片愈发鲜见，厂商们放在手机和各种设备内的SoC芯片非常复杂，包含了CPU、GPU、NPU、ISP等一系列的核心，外置的DSP芯片也被放在这颗SoC之内。厂商们追求的目标是，在单颗实现主动降噪、通话降噪、通透模式及调音等功能。
无论是MCU还是SoC，挤压了单独的外置音频DSP，市场对它们的讨论就更少了。
经过数代更迭，DSP目前主要以两种产品形态存在：一种是单芯片，也就是外置的独立DSP芯片，另一种是以IP或处理单元的形式集成在SoC中。
尽管DSP大多数时间都在默默无闻地计算处理工作，但它仍然拥有出色的片上性能、高效设计的指令集、丰富的音频接口/资源、成熟稳健的工具链及深耕多年的上下游生态。
就像TI前首席科学家，DSP产品奠基人方进2012年曾说过的：“也许有人会觉得DSP作为一个产品，从一文不值到创造每年数十亿美元的价值之后又销声匿迹很奇怪。但是这确实是一个好消息的开始。它并没有销声匿迹，只是融入到了每一个数字处理系统中而已。为什么这么说呢，因为我们在IC技术中所做的努力已经允许在芯片中嵌入DSP。曾经的DSP是非常大的，而如今却小到几乎看不见。”
音频DSP的故事从来没有完结，尤其在这两年，为了增强音质，音频DSP的使用量与日俱增，连同一起的，还有更多顺应时代的变化：
跟上AI时代的潮流，与AI大模型相结合，覆盖更多的音频场景，就比如CES 2024期间，GreenWaves Technologies推出了最新的AI+DSP音频创新技术，提供基于神经网络的超低延时自适应主动降噪（ANC），再比如，最近日本新创AI公司Qosmo旗下设立了一家新公司Neutone让你可以在 Plugin 中任意使用AI模型控制DSP；
运行的算法不断迭代，包括三段动态范围控制技术、动态均衡器技术、虚拟低音、音质提升技术、环绕声技术、高清音频降噪技术等；
和RISC-V指令集做结合，比如昊芯在RISC-V DSP方面已经推出了多款产品，既有定点DSP，也有浮点DSP。
算法与调音两大优势，助力车企抢占竞争高地
当然，随着市场对于音频的需求往高端化、多功能化方向发展，AKM的车载音频DSP也不断迭代。何斯伟表示，从最初支持蓝牙通话，到语音识别的前处理、调音、模拟声浪等，AKM的车载音频DSP已发展到第四代、第五代，具备的功能也越来越强大。例如，其DSP 32bit的数据位宽保证了运算处理的高精度，可以对声音进行细致入微的调整。多核心的总运算能力超过7000MIPS，高算力使得多个复杂算法的同时运行成为可能。数字接口丰富，最多可以支持152声道的数据传输，能够灵活地对应各种音频系统设计，满足客户不同的需求。
车载声学设计能够实现高分辨率声音的再现，可以真正打造出引起情感共鸣的音质，兼顾平衡感与重量感、空间感。尤为值得一提的是，AKM加速发力汽车市场，去年5月，AKM还全新推出车载声学设计方案品牌“VELVET SOUND for Cars”。
每个人对音乐的喜好各不相同，对声音的感受也是主观的、感性的。车内的声学体验，单靠卷硬件很难获得音质的全面提升。探究其中存在的挑战，何斯伟谈到，“从目前车载音响的发展现状来看，难点在于算法和调校。把调校和算法的匹配度发挥到极致，才是最终声学效果体现的关键。”
而且，我们已经看到，为了抢占车载音响的竞争新高地，把硬件的功能最大化发挥出来，一些造车新势力已纷纷开始选择全球领先的调音团队负责调校整套音响。这都充分说明了调音、算法等在车载音响中的重要性。
除了硬件，调音、算法也正是AKM的优势所在。基于AKM在音频硬件领域数十年的积淀，其软件算法也在不断更新。在声学设计中，AKM提供的音频软件算法“Real Space Sound (RSS)”可以实现更加舒适的声音体验。
RSS由4个技术要素组成，分别是频响补偿、声像定位、低音增强、空间增强。在需要考虑玻璃反射和内部装饰等复杂结构的车舱内，空间增强对驾乘人员感官感受的影响特别明显。RSS可以提供具有开阔感和澎湃有张力的演唱会声音、厚重有魄力的重低音、极具通透感和定位感的声像，此外拥有驾驶模式和乘客模式，可以根据不同场景设定适合的声像。
同时，针对扬声器数量多的车型，AKM还提供了匹配高端需求的软件算法“RSS Pro”。RSS Pro加强了各个技术要素，目标是打造专业听音房般的声音体验。
何斯伟介绍道，为了追求最高级别的声学体验，AKM打造了专业的声学听音室，创造了一套完整且严格的声学培训体系，音频专家在听音室经过了长期、严格的训练，因此能对客户改善音质的诉求提供专业建议。AKM的听音室在位置布局上与汽车实验室无缝相接，在听音室内得到的声音评估结果可以迅速的反馈给汽车实验室现场进行声学设计的工程师们。
写在最后
智能化浪潮下，汽车由传统的载人工具正在向有温度的智能移动终端转变。技术加持，以及用户需求下，车企纷纷竞逐打造“人类生活的第三空间”。
