耳机选购指南

简介:

随身听是一种便携的随身听音设备,它最大的优势就是方便人们携带,可随时随地的享受音乐。随着技术进步生活水平的提高,人们更向往高品质的生活,随身听也不仅仅是满足人们的听的需要了,而是要在随身的基础上更好的享受音乐,最好的办法就是给随身听配一副好的而又搭配

  随身听是一种便携音响设备,最大的优势就是方便人们携带,可随时随地的享受音乐。要更好地享受音乐,最好的办法就是给随身听配一副好的而又搭配得当的耳机。

  在耳机的选购中,多数非专业的用户肯定都会见到一些耳机专用术语,但是往往却不知其中真实含义,在下面的小贴士中我们将简单的介绍一下部分耳机专用术语。

  频率响应:指耳机能表现的频率范围,一般的值是20~20000Hz(低音-高音),12~39000Hz意味着这款耳机能表现更多的音频细节,声音“更真实”一些,30~17000Hz意味着在30Hz以下的音频段细节耳机不能分辨,却使低音效果很“沉重”有分量,高音情况类似。 
阻抗:上面这款大耳机的阻抗为300欧,而某随身听耳机的阻抗只有16欧;阻抗越大,需要音源的输出功率也越大,随身听设备的输出功率小,因而只适合阻抗低的耳机,不然就推不动耳机发声了。当然毫无疑问阻抗越高的耳机搭配输出功率大的音源声音效果相当好。 
总谐波失真:表明了耳机的音质平稳、清晰、保真程度,上面这款耳机“小于或等于0.1%”的指标是相当好的,一般的耳机为0.7%左右,这个值越小越好。 
声压级:又称“灵敏度”,这个值越高,在同样的音源输出功率下声音越大;随身听耳机的灵敏度要比监听级耳机更高,在110db左右,因此对于随身听耳机来说这个值越大越好。 

  连线:中高档随身听耳机在导线上十分重视,不同的线材对音质影响较大;另一个重要问题是线的长短,在选购时要充分估计适合自己的长度,如果你打算总是把MP3挂在脖子上或放在上衣口袋,那么就下决心挑选短线吧,而如果要把机器放在挎包或裤子口袋,便要选择长线。 
我们在选择随身听耳机时,不论是耳塞式、头戴式或其它配戴形式的耳机。在制造工艺方面可以从几方面去识别判定:比如:外观工艺、导线质量、插头质量等都至关重要。特别是插头如果质量不好的插头,就会出现接触不良所引起的杂音等等。另外是插头与导线接头处的塑胶成型工艺,一副好质量的耳机插头成型工艺都是采用二次注塑成型的,也就是它的外表一般是用软性无毒PVC或特殊的软性环保材料加工。与金属接触部分都是用较坚硬的塑料比如ABS、PP材料注塑成型的因为使用这种方式在使用中才不容易将导线折断。 
一般耳机的标称输出功率与实际输出功率的误差,比标称使用时间与实际使用时间的误差还要大一些。比如标称可以使用100小时,但是我们无论怎么小心的使用也会低于100小时,有60小时左右就很不错了。而实际输出功率,比如标称输出 5MW,实际使用时一般只有零点几个毫瓦,即使把音量开到最大也不会超过一点五个毫瓦。 
原因何在?因为影响输出功率的不仅有电池、电路等硬件,还有碟片等软件以及耳机搭配的原因,耳机的标称往往是峰值功率,实际额定功率一般只有峰值的5%~20%。耳机搭配不合理,通常可以影响输出功率一倍以上。而普通唱片的录音电平是远远达不到理论值的,甚至某些大动态的发烧碟片为了有更好的细节表现,录音电平比正常值还要低很多。这对随身听的输出功率的影响就更大了。所以部分耳机标称5MW,实际输出能达到1MW的也很少。 
还有,我们也不要盲目的相信耳机的各种参数,耳机的各种参数是在特定条件下(一般是在消音室,零分贝为参考标准),与实际使用上是有一些误差的,有的甚至有很大误差。同时也不要盲目的认为只要换了耳机就可以从本质上改善音质。这就象DIY组装电脑一样,每一个部件发挥的好坏以及整体水平的发挥是与搭配的合理性分不开的。 
其实不同品牌、同品牌不同型号的耳机都有其特点,有适合的音乐和不适合的音乐类型,各人也有不同的喜好,选购时最好到能试听的商家,各个耳机都听一遍,看哪个最适合自己。而且本次我们将所推荐的耳机产品特别分为男生版和女生版,就是希望能让各位用户选择真正适合并自己喜欢的耳机。



本文转自斯克迪亚博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/sgsoft/archive/2009/05/25/1488736.html,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
存储 缓存 固态存储
冯诺依曼体系究竟是什么?
冯诺依曼体系究竟是什么?
1223 0
|
5月前
|
Web App开发 编解码 前端开发
《探索React Native社交应用中WebRTC实现低延迟音视频通话的奥秘》
WebRTC(Web Real-Time Communication)是一项开源技术,支持Web和移动应用的实时通信。结合React Native框架,它为社交应用提供了低延迟、高质量的音视频通话功能。WebRTC通过MediaStream捕获媒体流,RTCPeerConnection建立连接,RTCDataChannel传递数据,并采用UDP协议优化传输。在React Native中,虚拟DOM与WebRTC高效协作,提升性能并降低开发成本。然而,实际应用面临兼容性、安全性和网络适应性挑战,需通过测试优化和加密手段解决。未来,随着技术进步,WebRTC将为社交应用带来更卓越的实时通信体验。
146 23
|
数据挖掘 Linux 数据处理
Linux命令shuf详解:随机排序与数据分析的得力助手
`shuf`是Linux的命令行工具,用于随机排序和抽样数据。它能对文件或标准输入进行随机处理,适用于数据测试、播放列表和样本选择。主要参数包括:-e处理命令行输入,-i指定数字范围,-n选择行数,-o输出到文件,-r允许重复,-z用NULL分隔。结合其他命令使用能增强其功能。注意输出重定向和随机性的保证。是数据分析的有力助手。
|
10月前
|
人工智能 Java 数据处理
《Java 在开源 AI 框架中的中流砥柱角色》
Java 在开源人工智能框架中扮演着不可或缺的角色,凭借其“一次编写,到处运行”的特性、成熟的生态体系和强大的编程能力,广泛应用于数据处理、模型构建和部署集成等环节。它不仅提供了稳定的基础架构,还通过丰富的类库和工具支持高效的开发与维护,极大地促进了开源 AI 框架的繁荣发展和社区活跃度,为人工智能技术的应用和创新注入了强劲动力。
228 14
|
网络协议 安全 容灾
哪些 DNS 服务器的响应速度快且稳定可靠?
哪些 DNS 服务器的响应速度快且稳定可靠?
17227 4
|
机器学习/深度学习 文件存储 算法框架/工具
【YOLOv8改进- Backbone主干】2024最新轻量化网络MobileNetV4替换YoloV8的BackBone
YOLO目标检测专栏聚焦于模型的改进和实战应用,介绍了MobileNetV4,它在移动设备上优化了架构。文章提到了UIB(通用反向瓶颈)模块,结合了多种结构,增强了特征提取;Mobile MQA是专为移动平台设计的注意力层,提升了速度;优化的NAS提升了搜索效率。通过这些创新,MNv4在不同硬件上实现了性能和效率的平衡,且通过蒸馏技术提高了准确性。模型在Pixel 8 EdgeTPU上达到87%的ImageNet-1K准确率,延迟仅为3.8ms。论文、PyTorch和TensorFlow实现代码链接也已提供。
|
IDE Java 应用服务中间件
【SpringMVC】Jrebel 插件实现热部署与文件上传(上)
【SpringMVC】Jrebel 插件实现热部署与文件上传(上)
240 0
|
自然语言处理 API 开发工具
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型)
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型)
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型)
|
算法 数据可视化 数据挖掘
使用Python实现DBSCAN聚类算法
使用Python实现DBSCAN聚类算法
760 2
|
前端开发 Java 网络安全
解决docker中运行的jar包连不上前端程序
解决docker中运行的jar包连不上前端程序