SONY 索尼 MDR-XB700 头戴式耳机测评报告
赵宇为 于 2010.09.21 11:08:30 | 源自:www.soomal.com | 版权:原创 | 平均/总评分:08.86/257

索尼SONY XB700耳机是一款外形风格夸张,个头硕大,做工精致的600元级别的头戴式耳机,它在声音上被定位于偏重低音和适合HipHop与舞曲类音乐的产品。在几年前SONY XB700售价大概在750元以上,而它夸张的耳罩造型早已令人印象相当深刻。

  • 第一眼看到SONY XB700一定会被大尺寸且又厚实的耳罩所吸引,玩家喜欢形容它为轮胎耳机或沙发耳机。的确,SONY XB700使用减压聚氨酯泡沫制成,这种泡沫舒适度相当不错,柔软且弹力小于一般海绵或泡沫,这样佩戴时比较松,而耳垫外附上的人造皮质材料也足够柔软舒适,评价为“沙发”耳机,的确比较形象,虽然夏天使用可能会较热。但在目前室温25-28度情况下,佩戴XB700并不是特别热,属于全包耳尺寸皮质材料耳垫类耳机中舒适度较好的一款。

  • SONY XB700的做工精致,耳机头架部分使用了铝合金材料,并且将松紧尺寸调节刻度部分埋在了内侧,无论你将耳机调整到如何松紧程度都看不出外观上差别。耳罩外侧和与头架连接处的金属色部分,均是顶级的塑料电镀金属工艺,看上去整体金属质感很好。另外,如此庞大的耳机它的重量却并不算大。XB700的耳机线采用了不是很常见的扁线,便于收纳和携带,记得在233621的降噪耳机上使用的是这样的可拆卸的线材。

  • SONY XB700是一款比较容易驱动和容易煲开的耳机,即便初听使用像iPhone这样音源输出也可以感觉到它出色明亮的高频。是否有些意外?竟然第一印象来自于它的高频,但的确如此。SONY XB700的声音比较有特色,如果你只是在卖场或朋友处试听那么短短半分钟,也许听到就不是它的全部,具体怎么回事?我们下文分析。我们对XB700煲机超过80小时,使用Monitor 02 US作为主要参考音源,Monitor 01 PS、集成声卡、iPhone 3GS等作为对比参考。

  • 高频表现:SONY XB700高频风格明亮年轻,稍显夸张,和之前测评的创新Aurvana Live!较为接近但也有一定的差别。XB700的解析力优秀且相对容易控制容易驱动,表现相对突出,初听令人印象深刻,即便在不够出色的普通集成声卡音源上也能感受到不错的细节表现力。与Aurvana Live!相比,它的中频密度还要更好一些,但相对高频毛刺感稍多,结像和声场也要略差于Aurvana Live!。SONY XB700高解析同时较低失真的高频在表现弦乐时细节较好,大动态时比Aurvana Live!表现力度感稍好,但细节处缺少灵气,声音稍显粗糙。XB700的高频瞬态表现较好,声音迅速且具有较好的细节。

    中频表现:SONY XB700的中频同样保持着高频年轻夸张的风格,与Aurvana Live!相比密度更好但仍明显不够饱满,由于受到XB700造型影响(下文会专门分析),中频表现受到了一定干扰,声音解析力不够好,在大动态时声音有力但层次不足,中小动态时下中频和高频表现相对干净,层次相对更好。在人声表现时,女声相对较好,解析力较好,偏中音部分的男声显得有些夸张,声音有被挤压突出的感觉,不够自然饱满。在交响乐时,中频的动态表现很有力度,声音相当迅速,但整体有毛刺感,声音显得粗糙。与Aurvana Live!相比,XB700的中频仍延续了高频年轻张扬的风格,声音密度更好,更加有力,但偏粗糙;而Aurvana Live!的中频,声音更薄一些,但保持了更好的解析力和相对干净的声音层次。

    低频表现:SONY XB700的低频与它的外形有较大关系。可以看到XB700的耳罩外形相当夸张,不但尺寸较大,而且耳垫的内的海绵和皮质材料也相当厚,皮质材料在佩戴时密封性也相对较好,XB700的低频表现与这些因素关系紧密。XB700在低频下潜较好,在非常慢速低频时可以感受到它的解析力,但它非常不适合稍快速的低频与稍大动态的低频,这会让XB700的低频解析力大降,低频虽有量感但明显过于松散且浑浊,同时整个声音层次也受到一定影响。

  • XB700的低频并不是十分有力,在中低频区域声音密度也比较一般,包括大提琴、男低音等表现都明显不够饱满,对于快节奏低频大动态表现相对SR60i来说密度和力度都偏弱,而XB700的低频更多得益于它造型带来的低频在耳机腔体内的“混响”。所以,在低频速度慢时,你还会觉得XB700是一款中高频解析突出,声音年轻奔放,低频松软有一定解析力,此时你一定不会认为XB700是一个偏重低频的耳机,更吸引人的是它的中高频。但大动态时,低频就会相当浑浊,解析力很差。如果有兴趣,可以将XB700佩戴时用硬币等隔开一个几毫米厚的空间,会让低频干净许多。

    在这篇文章中谈到这些耳机外形与声音关系,并不是想说XB700什么好话,只是最近我们在改造一些耳机和试听耳机中发现的一些有趣的现象,顺便与大家分享。

    动态、瞬态与声场表现:SONY XB700的中频与高频的动态表现较好,声音略显夸张,在Monitor 02 US下表现不如Monitor 01 PS下从容,层次略差。至于低频动态对声音影响,前文已经做出相关说明,但XB700低频动态并不大,声音非常松软,缺少力度支撑。而在瞬态方面,XB700的高频表现与Aurvana Live!很相近,速度快细节表现好,稍显一点粗糙。在声场方面,XB700表现一般,声音较为宽阔,但有颅内效应。

    与不同音源搭配:SONY XB700出色的高频解析力和松弛明亮的声音在一般音源上同样可以表现出不错的声音细节,而且相对失真较少。当然在使用更好驱动力音源时,中高频动态可以更好发挥,解析力也有一定提升。但总体来说,XB700并不是很难驱动的耳机。而它的那种低频风格和成因也不是提高耳放输出驱动力可以解决的。

    整体来说,如果你恰巧没有在XB700上听到有低频的音乐,那么XB700的明亮奔放的中高频会令人印象深刻,它的高频解析力较好,动态大,即便在普通随身设备上也可以达到相对高解析低失真的声音,相信年轻人可能会更喜欢这种风格。而它的低频对声音很容易产生不好的影响,只对一些节奏很慢的低频类音乐影响相对不大,甚至还有一定的解析力,这方面比一些所谓DJ类耳机强得多。如果按照官方归类可能部分HipHop也许相对可以接受,因为HipHop的低频大多来自节奏点而不需要太多解析力,至于舞曲相对来说不太适合,此时XB700声音低频层次很差,声音过于浑浊的低频并不好听。

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    039.187.227.***
    039.187.227.***
    发表于2019.02.22 05:38:45
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    03
    这样的机器出现之后,人类是不是可以准备不上班了
    发表于2019.02.11 15:01:23
    42
    123.151.076.***
    123.151.076.***
    发表于2019.02.11 04:37:27
    41
    03
    dnn——深度神经网络。

    “1981年诺贝尔医学奖获得者 David Hubel 和 Torsten Wiesel 发现人的视觉系统的信息处理是分级的:从视网膜(Retina)出发,经过低级的V1区提取边缘特征,到V2区的基本形状或目标的局部,再到高层的整个目标(如判定为一张人脸),以及到更高层的PFC(前额叶皮层)进行分类判断等。高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化,也即越来越能表现语义或者意图。

    现在的深度神经网络,就是受此启发。”

    也就是说,深度神经网络算法真的是在模拟动物神经处理信号的方式,而并非只是一个噱头式命名。而这几年以此发展起来的ai,也确实表现出了一些动物思考的特征,尽管还很原始,但已经不是空泛的概念了。
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    ——详细阅读
    发表于2019.02.06 00:56:33
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    03
    对运算力要求太高。这次alphastar是专门用了一块GPU来跑的。而且放到人机对战实际意义为0。因为alphastar就是靠学习人类对战来进化的,进化到极致时的对战感觉也就是碰到人类超高手。那直接上战网找高手不久行了?
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    发表于2019.02.06 00:48:06
    39
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    感觉如果不加限制的开发人工智能,到最后会很恐怖!
    发表于2019.02.01 12:46:55
    38
    118.116.***.***
    118.116.***.***
    有道理。其实我当然是支持AI植入手机电视等诸多娱乐设备,不管现阶段的AI是智能还是“智障”,对提高效率,满足个性化需求总是有好处的。实际上,我之前说的重点在于1000多元的三流电视是否是真AI值得怀疑,感觉现在造一个产品不提AI或智能都不好意思拿出去卖,但有些产品真的算AI吗?或者说有些产品真的有智能或互联的必要吗?我亲眼见过一些被“强行智能”的产品,反而让原本简单的操作变复杂,这是否违背了智能化的初衷?所以我才说现在的AI已烂大街,并处于疯狂炒概念的阶段。当然,这并不绝对,只是对一些社会怪象的讽刺罢了。希望中国的AI+之路少一些噱头,多一份务实。
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    发表于2019.01.31 10:26:47
    37
    042.236.***.***
    042.236.***.***
    是啊是啊
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    发表于2019.01.30 12:43:19
    36
    03

    此帖使用ZUK Z2131提交
    发表于2019.01.30 10:42:16
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    10
    比如,十年前,Google Picasa分析1GB的图片内容,类区分照片的内容,例如花卉、礼堂、人脸,云端运算也得跑个半小时以上。而推理核心的AI处理器在手机上,处理效率比当年估计高成千上百倍。AI电视分析语音,分析电视节目喜好,也是同理。只需要很少的资源就可以做到丰富的内容。虽然和理想还有距离,但这条路不是老路,效率的增速目前还会处于飞快增长阶段。


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    发表于2019.01.29 20:05:15
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