免提通话系统的核心挑战免提通话系统在声学设计上存在一个物理上的两难困境麦克风需要高灵敏度远距离拾音而扬声器播放声音又会通过声学路径被麦克风采集形成回音。在车载免提、会议扩音等典型场景中喇叭音量通常在80~95dB麦克风距喇叭距离可能小于10cm这对回音消除的深度和响应速度提出了严苛的要求。神经网络时频掩码算法的基本原理A-29P采用基于深度神经网络的时频掩码Time-Frequency Masking算法进行噪声压制。算法核心是训练一个DNN模型学习干净语音与带噪语音在时频表示上的映射关系。推理阶段模型对每个时频单元输出一个[0,1]区间的掩码值将该掩码与带噪信号的频谱相乘即可压制非语音成分。AEC与AI降噪的协同架构A-29P将AEC和AI降噪串行部署在信号处理链路中AEC作为第一级负责从麦克风信号中减去由扬声器播放引起的回音成分AI降噪作为第二级负责消除残留的环境噪声。AEC采用自适应滤波器建模声学路径冲激响应长度设计为覆盖100ms的空间延迟。硬件接口与信号链路A-29P提供模拟麦克风输入MIC0、LINE IN参考输入、LINE OUT模拟输出和I2S数字音频输出四种接口支持6种连接模式以适配不同的系统架构。LINE IN的参考信号应取自功放的输入端功放前端参考而非输出端。应用场景分析A-29P的典型应用集中在对全双工通话质量要求较高且环境噪声复杂的场景矿山矿井呼叫系统需要抑制重型机械噪声车载蓝牙通话需要在车窗开闭、空调开启等条件下保持语音清晰度安防监控对讲系统需要抑制户外风声和施工噪声。