蓝牙技术:漫步者DreamPods此次使用了恒玄的BES2300系列蓝牙方案,BES2300具体型号以ZP结尾,代表了性能最顶级的一款[据说,主动降噪使用的是YP结尾]。此次,DreamPods打开了LHDC音频编解码的支持,在小米系列手机上应该可以实现此功能,LHDC的版本为V2版本。但纠结的事情往往伴随着BES的蓝牙方案,除了LHDC之外,DreamPods另外支持的音频Codec就只有SBC了,没有AAC。我们通过三星、iQOO、小米手机验证了这个结论。所以,我们上面续航测试也基于了SBC。在天线设计方面,我们从拆解看到,内部有专门LDS天线部分的外壳理论上保证了信号的稳定性。
AI降噪技术:此次DreamPods的降噪方案在软硬件方面都有一些不同。硬件方面,使用了两只拾音的麦克风完成这套骨传导AI降噪,在耳机手柄底部的是传统的气导Mems麦克风,即拾取声波在空气中传播的信号,这也是我们常见的形式和配置。而在听筒附近贴近外壳的,是一个ST的LIS25BA芯片,芯片丝印为9 29,3轴加速度计,官方名称为“MEMS digital output motion sensor: low noise, high bandwith, 3-axis accelerometer with TDM interface”。苹果在AirPods上翻译为语音加速感应器,在AirPods系列上同样有ST意法半导体的类似芯片,丝印为9 39,怀疑是LIS3系列的一个加速度计,量程会更大一点。苹果早在AirPods上就有类似配置,但其实通过测试并没有发现太大的实际优势。
光有硬件还是不够,与传统的双气导麦克风拾音不同,DreamPods配置成了一个气导一个语音加速感应器,也可以认为是通过震动传导,即骨传导的感应器。AI降噪算法,使用ELEVOC大象声科的算法,简单的说通过两个拾音途径得到的声音,通过AI算法,提取有用的语音,将有用的信号从噪声中分离出来。这也是目前语音识别技术中,提取有用信号环节AI要做的工作之一。理论上说,由于骨传导传感器作为了主要信号的来源,所以它对于一些极限或特殊噪声环境会有特别好的效果,例如大风下风噪,背景声为人声等。此次用在DreamPods上表现如何,看下面的测试。
通话降噪测试:DreamPods的AI骨传导是语音通话时上行通道的降噪,这里再强调一次,因为发现入门用户会错看为主动降噪,所谓我们说的主动降噪是耳朵听觉上的噪声消除。
Soomal曾经在今年1月做过一次十多款耳机的通话降噪测试,我们选用了地铁、嘈杂的商场、特别大风室外以及安静的室内主要四个场景,其实当时还部分测试了餐馆。地铁中各类噪声的强度大改在65-70dB SPL,嘈杂的商场同样在65-70dB SPL这个范围。一个比较安静的饭馆,噪声也在65dB SPL左右。然而,饭馆里主要噪声还包含了邻桌的聊天人声,所以也是一个特别考验降噪的环境。但最终没有使用,是因为对于当时耳机通话降噪来说,真的这几个环境都太难了,表现都较差。
由于疫情影响,今年没有办法重现以上测试场景。饭馆和商场目前北京的状态是冷清的比3月份还严重。地铁测试,也必须戴口罩,对于小声说话测试来说肯定有影响。这次DreamPods测试,还是做了地铁上通话对比测试,测试时戴口罩了。另外,在室内,我们用音箱播放一段人声为主的聊天节目,外加一段音乐,在距离音箱半米处进行测试,测试点噪声强度为65-70dB SPL左右。测试在室外对比的耳机是AirPods Pro,室内对比了AirPods Pro和三星Galaxy Buds+。
测试1地铁测试:地铁测试选在13号线西二旗-知春路之间,这一段为路面以上轻轨,与地下地铁相比,其实中频部分的风噪要小很多,轨道声也不算大。不过似乎最近北京车厢更新了车载扬声器?报站等语音提示声音很大,另外此次测试这个车厢之间不知有什么摩擦,有高频的jijiji的声音。正好,增加测试难度。
实际测试,我们全部在背景正好在报站的情况下进行通话测试,通话使用微信语音录音。如图我们公布的四段内容,图中频谱强度按颜色深浅进行了分部,通过Audition软件对内容音调识别,可以看到一条蓝色的线。第一段和第四段DreamPods的蓝线,均为测试者的语音信号。第二段,AirPods Pro也看到了蓝线?那正好是地铁报站的声音,测试者语音信号几乎99%没有被录入。第三段,是使用AirPods Pro收录到的高频噪声,此处AirPods Pro已经做了环境降噪。第四段与第一段区别是,第四段有高频噪声加入,第一段有背景人声的语音报站。测试录音文件见文末,可下载试听。
从地铁测试来看,基本与我们1月测试相仿,地铁中太大的噪声对于AirPods Pro等耳机来说通话效果都很差,尤其是加入复杂的人声噪声后,几乎不可用。而DreamPods可以表现出完全不影响语意的通话内容,可以在这样的环境下很小声的说话,而且是戴口罩的状态。
当然,如果你试听了测试Demo会发现,DreamPods的语音声的中高频细节偏少,声音比较低沉,这甚至在一些手机外放上听起来不是很清楚。但是在耳机端听起来没什么问题[这需要对方使用耳机]。这也是骨传导和戴口罩双向作用带来的特征和问题。
测试2室内人造噪声测试:在室内测试中,我们对比了AirPods Pro和三星Galaxy Buds+,理论上来说Galaxy Bud+在强噪声下也会采用类似骨传导的方式,至少三星官方早在第一代就这么宣传。但实际测试结果如图和如录音文件,三星在此测试环境下,完全没有办法使用。但可以看到三星的麦克风灵敏度确实高,录到的增益比DreamPods和AirPods Pro大一些。
不过没有想到的是AirPods Pro在这种强背景人声噪声下,测试者的语音还是可以识别语音语义的,只是有一些降噪带来的掉字,这个表现要比在地铁上更好。DreamPods在这样的环境下测试结果非常好,语音饱满,降噪没有明显丢字情况,语音识别没有问题。不过,声音风格上仍然是比较低沉,中高频成分偏少。用某些扬声器不好的手机外放去听,还是不够好。对方使用耳机肯定没问题。
通话降噪小结:总体来说DreamPods的这套软硬件搭配实现了目前我们测试过最好的通话效果,要知道我们测试的通话环境在其他传统双Mic 风导降噪的TWS耳机上实现的清晰程度要远远不如DreamPods目前表现,甚至是无法使用的,就像Galaxy Buds+那样。所以,在今年测试中,我们一般只会使用50dB左右的人造噪声来进行。但一个正常的安静的饭馆,大概也有60dB以上的平均噪声。当然,也不要忘记,其实在1月测试中,小鸟LIBRATONE Track Air+ SE的通话表现也很好,不出意外,也是有类似技术的加持,只是目前没有这款耳机进行对比。
DreamPods的良好表现与软硬件配合密不可分,理论上说AirPods一直以来就拥有同样的语音加速传感器硬件配置,但在强噪声下从AirPods1代、2代到Pro,并没有发现进步,其实在通话方面,Pro还要比AirPods 2代差一点。ELEVOC的语音噪声分离的最新算法还是有不小优势的。
声音品质如果真过得去,只要卖价低点肯定会值得推荐的!
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