本期我们精选了5款 音频芯片 应用的相关产品或解决方案。如果您的企业也有相关内容待推广，欢迎入驻半导纵横“产品汇”，与更多行业伙伴共享技术成果，共拓市场机会。

紫光展锐 AIECNR 1.0/2.0

面向智能手机通信终端的音频专用ADSP降噪方案。

AIECNR 1.0（即ECNS 1.0）提供智能噪声抑制，AIECNR 2.0进一步引入极致轻量化DNN，部署于音频专用ADSP，无需独立NPU即可运行，零额外延迟、超低功耗。

AIECNR 2.0的核心思路是"不增加硬件负担"——通过极致轻量化的DNN模型压缩，让降噪算法直接跑在音频专用ADSP上，既不需要额外NPU算力，也不引入额外延迟。展锐CVS6.0智慧拾音方案在此基础上进一步突破双讲场景的回声消除难题，在低功耗低延迟约束下实现高质量通话降噪。对于手机厂商而言，这意味着无需为AI降噪单独分配NPU资源，降低系统设计复杂度。

核心规格

• 部署载体：T8300/T9300等SoC内置HiFi4音频专用DSP

• AIECNR 1.0：Smart noise suppression，智能噪声抑制

• AIECNR 2.0：极致轻量化DNN，运行于ADSP，无需NPU

• 配套能力：回声消除3.0（Echo Cancellation 3.0）、空间音频2.0/3.0

• 认证：获腾讯GVoice白名单（回声消除、常规噪声抑制、瞬态噪声抑制三项）

• 制程：T9300/T8300均采用6nm工艺

典型应用

智能手机通信终端，VoNR/VoLTE通话降噪，视频通话，语音助手唤醒

瑞芯微 RK2118M

面向车载音频的22nm车规级芯片，集成3颗HiFi4 DSP与专用音频NPU。

RK2118M将3颗HiFi4 DSP与专用音频NPU集成在同一颗车规级芯片。3颗DSP可分别承担降噪、音效、语音识别等不同任务，NPU的32×FP16 MAC/cycle算力专门服务于AI音频算法，与通用NPU相比在音频场景下能效更高。CAN 2.0B接口和车规认证使其可以直接对接整车电子架构，避免了外挂独立DSP带来的链路延迟和布线复杂度。

核心规格

• 架构：3×HiFi4 DSP + 双核STAR MCU（ARM-V8M, 400MHz）+ 音频NPU（32×FP16 MAC/cycle）

• 制程：22nm

• NPU：支持FP16卷积，兼容TensorFlow/Caffe/Tflite/Pytorch/ONNX

• 存储：1024KB系统存储 + XIP Flash，64MB DDR2

• 音频接口：8×SAI（28个音频I/O），8×PDM，3×SPDIF RX/SPDIF TX

• 外设：USB 2.0 OTG，2×SDIO，CAN 2.0B，4×UART，3×SPI，6×I2C，8×SARADC，4×PWM，RMII

• DSP存储：DSP0（256KB ITCM, 768KB DTCM），DSP1/DSP2（64KB ITCM, 256KB DTCM），均有64KB I-Cache/D-Cache

• 音频加速：FIR/IIR加速器，多通道硬件ASRC

• 认证：车规级，支持杜比和DTS

• 量产：已在广汽昊铂、奇瑞瑞虎等10余款车型落地

典型应用

车载主动降噪，车载语音交互，车内多音区独立控制，车载音响DSP处理

炬芯科技 ATS362X

面向AI娱乐终端的22nm音频SoC，搭载基于MMSCIM模数混合SRAM存内计算技术的NPU。

ATS362X将权重存储与计算融合在SRAM单元内，大幅减少数据搬运功耗。19.2 TOPS/W@INT8的能效比（稀疏优化后）在音频NPU中属于第一梯队，意味着电池供电的便携设备可以持续运行复杂AI降噪模型而不显著影响续航。

HiFi5 DSP搭配113dB SNR的DAC，让降噪处理链路从输入到输出保持高动态范围。该芯片已在多个国际品牌2026新款AI Party音箱中量产，并获中国电子音响行业协会GAS 2026产品创新优秀案例。

核心规格

• 架构：CPU（ARM）+ HiFi5 DSP + NPU（MMSCIM存内计算）

• 制程：22nm

• NPU算力：132 GOPS@500MHz，6.4 TOPS/W@INT8，稀疏模型优化后19.2 TOPS/W@INT8

• 音频ADC：4路24bit（SNR > 112dB）

• 音频DAC：2路24bit（SNR > 113dB）

• THD+N：-100dB（ADC/DAC），ASRC动态采样率THD+N < -140dB

• 多通道I2S：16通道@384kHz

• 工具链：兼容TensorFlow/PyTorch/ONNX，ANDT工具链，Soft SIMD自定义算子

• AI能力：AI降噪，AI人声消除，AI定向拾音，AI多麦克拾音声道分离

典型应用

AI智能音箱，Hi-Fi解码器，AI Party音箱，多麦克风阵列拾音设备

艾为电子 AWA89601

面向AI机器人与IoT终端的独立上行语音处理芯片，内置NPU执行深度学习降噪与回声消除

AWA89601不是集成音频NPU的SoC，是一颗独立的NPU语音处理芯片，可以与任何主控搭配使用。对于采用通用MCU或SoC但缺乏AI音频能力的系统，AWA89601提供了"外挂式"AI降噪方案，无需更换主控即可获得深度学习降噪和回声消除能力。这种模块化思路在AI机器人、智能头盔等碎片化IoT场景中极具灵活性——主控选型与AI语音能力解耦，加速产品开发。

核心规格

• 类型：NPU上行语音处理芯片

• AI能力：AI深度学习降噪 + 回声消除

• 语音质量：支持高清语音通话

• 发布时间：2026年7月

• 同系列AWA89501：面向AI端侧语音交互（AI玩具/机器人，AIoT设备，智能音箱，工业控制，智能家居）

• 配套方案：AW88103CSR超微型旗舰功放（WLCSP 1.77×2.175mm，6.25V升压，2.1W@8Ω）

典型应用

AI机器人，对讲机，楼宇可视电话，智能头盔，AIoT终端