注意:测试所得数据不适合与其他平台的对比,因为测试环境、设备都有差别。
我们通过模拟不同环境的噪声进行评估,最适合呈现的噪声就是白噪声。我们制造了一个80dB左右的白噪声环境,并录制了4段噪声,分别是环境噪声、环境声音10级[即俗称的通透模式,共20级]以及被动降噪和主动降噪。
1000XM5在20-500Hz、20-1000Hz段,降噪深度均高于1000XM4,其中20-500Hz进步还挺大,如果经常身处低频噪声为主的环境,那么1000XM5的进步会是很明显的,但放宽到20-2000Hz频段评估,1000XM5不但没进步,反而还小有退步。
这张图可以看出苹果 Airpods Pro2 /漫步者 NeoBuds Pro2 / 索尼WF-1000XM4 /索尼WF-1000XM5降噪性能方面的差别。Airpods Pro2在20-500Hz、20-1000Hz、20-2000Hz频段存在性能优势,苹果的降噪算法还是更强,1000XM5在2001-4000Hz、4001-8000Hz表现则优于Airpods Pro2,很大程度是记忆棉耳套立功了,NeoBuds Pro2在这两个频段表现也很好,是因为它的动铁单元参与了主动降噪。
这张图表中的红线代表噪声源的曲线,绿线代表1000XM5主动降噪后的信号曲线,黄色则是被动降噪的结果,一个格子的高度代表5dB。你会发现,主动降噪的在1000-2000+Hz段的噪声高于被动降噪的,这些噪声是主动降噪导致的,这就是降噪算法中常见的跷跷板现象,更深的低频段降噪深度通常是以牺牲1000-2000+Hz段的深度为代价的。
通话降噪我们模拟了40dB的室内、80dB的白噪声、75dB左右的人声嘈杂、车流噪声的公共场所等场景,以及实景测试。1000XM5在安静环境中对突发噪声的响应速度快,在强噪声环境中遇突发更强噪声时会出现2秒左右的响应时间。背景噪声的滤除干净,但是,问题也出现这里,强力剥离背景噪声的同时,也让语音出现了较为明显的感冒声甚至吞字,可能存在造成语义误解,在当前强手如林的竞争中,1000XM5的语音降噪表现已经有点跟不上时代。