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在消费性电子产品中，有内建喇叭功能的产品并不少见。近年来随着蓝牙音箱、智能音箱的流行，市场上内建喇叭的产品种类更是与日俱增。在众多喇叭商品中，消费者做为选择的依据，不外乎查看喇叭产品的瓦数、有效频宽…等，但是各家厂商喇叭产品的真实性能是否真的如其所标示的呢? 过往某些厂商为了抢占市占率，多在标示上有所夸大以求得买家的青睐，然而在无任何相关规范的情况下，终端消费者仅能无奈接受，但随着近年商业模式的变革及网络兴起带动的商品评价透明化之下，各品牌商为了顾及商誉，逐渐 重视喇叭产品的电声性能标示问题 。百佳泰接下来用以下实测案例挑选重点测项说明喇叭性能量测。 喇叭性能如何验证? 1.喇叭功率: 根据我们市场调查的结果，此项性能指针是最容易出现“灌水”的项目，为了让测试结果具有公信力，针对此项性能指针，我们是以国际标准-IEC60268-5:2007为参考标准验证喇叭功率。首先以手机当做Host端连接蓝牙音箱联机后，在Host 播放1kHz及0dBFS大小的测试信号并将音量调到最大。 接着量测蓝牙音箱中放大器与喇叭单体之间接点的电压(Vrms)，再量测未接上放大器时喇叭单体的额定阻抗Re，透过公式 P = (Vrms^2) / Re 计算出喇叭在最大输入信号条件下其最大输出电功率。 最后，我们得出以下结果: V = 3.6 V，R = 3.9 Ohm，Max Rated Power = V^2/R ≒ 3.3 W 2.有效的频率范围 我们根据IEC 60268-5 的定义，求最大值及取其所在倍频程(octave band)的平均值，再减去10dB，可知该声压级所及的上下边界。另外根据客户所要求的电压、距离等特定量测条件做设定及测试，即可得到该喇叭的有效频率范围。 最后再依据以上测试结果与客户做进一步讨论，协助找出商品潜在缺陷。 掌握喇叭性能表现 提升产品高质感音质 目前市面上内建喇叭的产品琳琅满目，相对来说质量也参差不齐。以上实际量测出来的数据，除了能呈现喇叭的客观性能，也替品牌打造竞争力，提升使用者体验外，还能博得消费者信赖。

物联网从家庭自动化领域到如供暖、通风与空调（HVAC）、车库门和电风扇等控制领域，以及在建筑和工业自动化领域的加速应用，市场对高度集成、可靠和安全的物联网连接性的需求增加。 伴随物联网的落地实现，智能语音交互的场景（如智能家居等）变得越来越多，而智能音频SoC芯片为智能终端设备的核心器件，必将带来持续的发展空间。 SoC（System on Chip）称为系统级芯片，也称“片上系统”。它是一个集成电路，包含完整系统并有嵌入软件的内容。SoC芯片结构复杂，相比于传统的微处理器系统，SoC芯片在性能和功耗上具有明显优势。 智能音频SoC是SoC的细分，相较于SoC，智能音频SoC的应用偏向于智能语音音频化的设备，如：TWS耳机、智能音箱、智能可穿戴设备以及智能家居等智能终端产品，符合芯片技术未来的发展方向。 飞睿科技代理乐鑫WiFi芯片模组，特意推出乐鑫的IEEE 802.15.4 + Bluetooth 5.2 (LE) RISC-V SoC ESP32-H2芯片。 ESP32-H2 SoC集成IEEE 802.15.4和Bluetooth 5.2 (LE) 技术，搭载RISC-V 32位单核处理器，为物联网设备提供行业领先的低功耗和安全的连接能力，可以应付很多复杂的物联网应用。 ESP32-H2融合了两种无线连接技术：IEEE 802.15.4 针对低功耗mesh网络场景，使其拥有广阔的应用领域；Bluetooth LE支持点对点、广播和mesh组网等多种拓扑结构，并能够与智能手机直接通信。 ESP32-H2集成了 Bluetooth 5.2 技术，使芯片可支持下一代蓝牙音频技术LE Audio。LE Audio 不仅具有增强的蓝牙音频性能，还支持广播音频，可实现音频共享。ESP32-H2还提供了对Bluetooth mesh协议的支持。 IEEE 802.15.4 和 Bluetooth LE 的结合，也将赋能 ESP32-H2 构建基于 Matter 协议的智能家居设备，实现多生态系统的互联互通。 基于ESP32-H2和其他Wi-Fi系列SoC，乐鑫能够提供Matter协议解决方案，包括使用Wi-Fi或Thread连接的终端设备，以及使用SoC组合搭建的边界路由器。 ESP32-H2搭载RISC-V 32位单核处理器，主频达96MHz，内置256KB SRAM，支持扩展外部flash。它具有26个可编程GPIO管脚，支持 ADC、SPI、UART、I2C、I2S、RMT、GDMA 和 PWM。 ESP32-H2还拥有完善的安全机制，包括基于ECC的安全启动、基于AES-128/256-XTS的flash加密、用于保护设备身份安全的数字签名和HMAC模块，能够为物联网设备提供可靠的安全连接性能。 这款产品拥有丰富的外设，这也让其能拥有足够的能力应付各种场景的应用需求。与此同时，ESP32-H2即在不同的干扰、不同的温度变化下，仍有稳定的性能。 随着智能物联网的快速发展发展，智能家居具有广阔的市场前景。而语音交互作为人类自然的交流方式，成为打通智能家居的突破口。 目前智能音箱在传统音箱基础上增加了智能化功能，包括WiFi 连接、语音交互、海量内容等功能，智能音箱在智能家居领域中逐步占据较大的地位。 智能音频产品种类和出货量上涨，智能音频行业逐渐向人工智能、语音协同、万物互联领域迈进。更多终端设备正在走向智能化，包括照明、门锁、空调、冰箱、车载支架等设备正在快速的语音化，越来越多的消费者要求终端设备具备智能语音交互能力。

配图来自Canva可画 自2014年亚马逊发布全新概念的智能音箱产品后，这种具有语音交互、智能家居控制功能的产品，就开始进入国内市场，并在随后迅速走红。 与此同时，率先布局的阿里、百度、小米，也迅速在国内市场奠定了各自的优势，并促使国内智能音箱市场，形成了三足鼎立的市场格局。近年来随着华为、美的、海尔等企业的入场，又让国内市场产生了新的变化。 天猫精灵、小爱、小度三分天下 近两年来，国内智能音箱市场热度开始节节攀升，出货量也迎来了迅猛增长。据前瞻产业研究院报告显示，2019年国内智能音箱市场出货量达到146.9百万台，同比增长70.4%，目前这种高速增长仍在持续。 据洛图科技数据显示，在今年双11购物节期间，国内智能音箱市场销量就达到了448万台，其中小度、天猫精灵、小爱系列的智能音箱产品，销量位居市场前列，占据了绝大部分市场份额。 三种品牌产品中，天猫精灵以35.2%的市场份额领先。而天猫精灵能够领跑市场，依仗的是其庞大的商业生态优势。比如天猫精灵的X1智能音箱，就将优酷、虾米音乐、飞猪等内容、服务生态融入其中，其丰富的功能赢得了诸多用户欢迎；其次，淘宝、天猫平台的支持，也为天猫精灵音箱产品销量的增长提供了不少助力。 而占据国内智能音箱市场份额第二位的小爱音箱，凭借的则是其AIOT生态优势。比如，在语音交互方面，小爱语音助手交互功能已经比较流畅，能够实现智能手机、智能电视等多产品联动，其在用户体验方面表现出色；另外，小爱音箱沿袭了小米性价比优势，这也是其受用户欢迎的原因之所在。 小度音箱则凭借着设计理念和服务生态方面的优势，在国内智能音箱市场占据了一席之地。在产品方面，百度推出的小度系列智能屏音箱，和无屏音箱相比有更好的用户体验，因此广受用户好评；在生态方面，百度则将百度地图、智能搜索、爱奇艺等服务生态资源融入其中，为用户带来更好的服务体验。 凭借着其在生态、产品、设计理念方面的优势，阿里、百度、小米三家，占据了国内市场96.5%的市场份额，几乎垄断了市场。不过，在三家领跑市场的同时，新的挑战者也在向它们发起挑战。 挑战者层出不穷 蓬勃发展的智能音箱市场，很快就吸引了诸如华为、京东、美的等多个领域企业入局。而在这些企业入场后，国内智能音箱市场的战火也愈演愈烈。 不过，在市场方面，这些企业的布局却有很大差异。比如华为发布的智能音箱产品，融入了喜马拉雅、凤凰FM、口袋故事等内容，同时还搭载了华为HiLinK智能家居控制功能。 从产品功能来看，华为在智能音箱领域的布局，和小米的思路并无太大差别，两家都侧重于智能家居AIOT生态布局。另外，华为在手机市场受到影响后，再度发力智能音箱市场，也有扩大其营收规模的意味。 而推出小雅智能音箱的喜马拉雅，则是将小雅音箱作为入口，拓展其音乐、听书等内容服务的应用场景，同时拓展新的营收渠道。比如，喜马拉雅推出的小雅AI图书馆音箱，就是以其海量有声书、酷狗、QQ音乐等内容为核心，扩大其内容生态的应用场景。 入局智能音箱领域的美的、海尔，则是为了扩展其智能家居生态布局。不过，两家在布局方面和手机厂商略有不同，其产品更侧重于和空调、洗衣机、冰箱等家电产品的联动。而这种联动能力，正是两家借助智能音箱产品，打开白电市场的倚仗所在。 综合来看，各家企业布局智能音箱领域的目的不尽相同。但本质上来讲，这些企业都是将智能音箱作为入口，扩展各自的商业生态，同时为其老业务注入新的活力。不过，对华为、海尔、美的等企业来说，其能在百度、阿里、小米三家近乎垄断的市场中取得多少成绩，还是个未知数。 寡头格局将被打破？ 华为、京东、海尔等企业的入场，能改变国内智能音箱市场的寡头格局吗？通过市场、企业实力等多方面的比较，就可以从中一窥端倪。 首先，从行业整体来看，智能音箱市场更倾向于多元化发展。一方面，目前市场中的诸多智能音箱产品，在内容、服务方面有明显差异，多元化发展的趋势非常明显。比如，小爱音箱主打AIOT联动功能，而小雅音箱则主打音频服务功能。 另一方面，由于行业入局企业众多，且涵盖电商、互联网等多个领域，各家企业深入布局的目的也不同。这意味着各家企业的智能音箱在产品上的差异化，在接下来会更加明显，这种差异将会使行业向更加多元化的方向发展。 其次，在商业生态方面，各家企业的优势各不相同，使市场难以高度集中。在国内智能音箱市场中，生态是企业拓展市场至关重要的一环。比如领跑市场的阿里、百度、小米，凭借的是正是其电商、服务、智能家居生态的优势。而作为挑战者的华为、喜马拉雅、美的等企业，想要争夺市场，也必须借助其商业生态的优势。 目前来看，华为AIOT生态优势已经日益凸显；领跑家电行业的美的、海尔，各自的智能家电生态也已经展开，这对其后期在智能音箱领域的发展，打下了坚实的基础；相比之下，仅占据内容优势的喜马拉雅，在生态方面实力较弱，目前仍无法与前面的巨头相比。 最后，在产品方面，华为、百度、小米三家的智能音箱产品，则在语音交互方面占有明显优势。在产品功能方面，目前市场中的智能音箱产品都较为同质化，各家产品的使用功能也差别不大。但在语音交互功能方面，有着深厚AI技术积累的华为、百度，其产品则略胜一筹。而搭载着小爱语音助手的小爱音箱，也有着不错的表现。 价格方面，受行业格战影响，各家智能音箱产品价格相差无几。比如天猫精灵方糖音箱，价格最低已经降至79元，小度音箱、小爱音箱等产品也降至最低百元左右。 从这些方面来看，国内智能音箱市场，未来向多元化方向发展的趋势非常明显。而从整个市场来看，未来只有在生态、产品等多方面占据优势的企业，才会拥有更强的竞争力。从这个角度来说，生态角逐或许会成为智能音箱的下一个角逐焦点。 文/刘旷公众号，ID：liukuang110

智能音箱在近年来逐渐成为许多家庭中的智能小帮手；用户无需动手便可以实时查询天气、拨号、以及播放音乐等。然而，当智能音箱内建的喇叭发出的音质无法满足音乐爱好者时，从音箱上的输出这时就能派上用场。基于单纯以人耳判断音质的好坏是非常主观的，百佳泰搜集目前市面上较热门的4款智能音箱，透过专业仪器的测试手法，分析智能音箱数字信号转模拟信号的质量以及输出的音质是否有衰减、失真、串音、噪声等问题。 智能音箱该怎么测？ 累积多年测试经验的百佳泰，拥有专业的声学验证测试经验，可针对音质与音量提供相对应的解决方案。透过测试数据的累积，我们发现智能音箱经常会发生以下问题: 1.最大电压输出不足，喇叭无法推动 2.智能音箱开机过程中产生异常的噪音 3.左右声道分离度太差，如看电影右边爆破声跑到左边 针对上述问题，我们选用市面上热门的4款智能音箱作为此次的测试DUT，并设计出7大测试项目，分析每款智能音箱在输出音质上的差异性。 测试仪器: Audio PrecisionAPx585 + 10K Ohm Loading 测试设定及流程: 从云端拨放48K音讯测试档案，接着透过3.5mm并带有10K Ohm负载阻抗的线材，连接至Audio Precision APx585，测量出数据后再做比较。 注：Onkyo 因不支持云端播放所以是透过计算机输入来播放测试档案。 ​ 最大输出不失真测试（Full Acale Test) 测项主要是在确认受测产品在不失真的情况下的最大输出电压，并观察是否产生截波现象。输出电压会影响产品可输出的最大音量，也就是会左右推动负载的能力；当输出电压不足或是超出产品工作范围限制而导致推力不佳时，会使播放出来的音质显得生硬、干扁、或是截波，而造成声音失真的现象。 ​ 动态范围测试 (Dynamic Range Test) 测项主要是在了解受测产品的音质干净程度。动态范围所要测量的便是原始音讯与背景噪音的相对差距，以及噪音在频域上的分布情形。信噪比越高就代表噪声越小，音质越干净；反之，信噪比低则代表噪声较大、较多，会直接或间接的影响到原始信号的音质和音色。 ​ 噪音水平值 (Noise Level during system activity) 测项主要是在测噪音。噪音通常由智能音箱自行产生，和输入的讯号无关。这一个值越低越好；和 Dynamic Ranger 最大不同是编译码器(Codec)会一直处于工作状态。 ​ 声道相位差测试(Inter-channel Phase Difference Test) 测项主要是量测产品的相位，两声道的相位差距过大时，会造成音像定位不准确而导致声音模糊。这个测试项目可观察两声道相位间的时间延迟；时间差越小就代表相位差越小，音像定位越准确。左右声道的时间差会直接影响到正确的声音相位，因不同相位的互相抵消原理，因此会对原始音频产生很大的影响。 ​ 全频总谐波失真加噪声测试(THD + N vs. Frequency Test) 测项指的是输入音频经过受测装置处理后在原始信号频率倍数位置产生的非原始信号，称之为谐波。谐波失真的发生会使声音信号的质量下降、以及一些音讯细节的损失；而当谐波失真过大时则会相当程度改变原始的音色，而这个测项便是在观察受测产品谐波失真及噪讯在频域分布的情形。 ​ 幅值响应测试 (Magnitude Response Test) 测项主要量测声音在各个不同频率的位准，并评估其涟波值是否平顺、以及观察受测产品在高频与低频时的音讯重现能力；通带涟波值代表的是音频震荡的幅度，峰值与谷值间的距离越接近，代表涟波值越平稳。 ​ 串音测试(Crosstalk Test) 测项主要量测串音，指的是来自不同声道的噪声干扰和原始信号的比值。由于左右声道相位不同，因此串音有可能造成声道分离度不足、音场模糊、造成无法准确定位原始信号要传达的信息，通过观察受测产品防治串音的能力可评估其声道分离度。 测试结果: 最大输出不失真测试（Full Acale Test) 量测结果显示，左右声道的失真率（THD+N）应是越低越好。而Onkyo 在输出1KHz频率时，左右声道的失真落差高达 0.3%，与其他智能音箱有十倍的差距。 整体表现排名 Onkyo ​ 动态范围测试 (Dynamic Range Test) 上述结果显示，所有智能音箱中除了Onkyo，其余都符合建议标准：在A加权后的数据小于 -90 dB。而EchoDot Gen 2nd和 Eufy 则有接近16bit 音讯，拥有可呈现最大动态范围(96dB)的表现（动态范围的值越大越好）。 整体表现排名 Onkyo ​ 噪音水平值 (Noise Level during system activity) 测试结果显示，所有智能音箱中除了Onkyo 都符合建议标准：在A加权后的数据小于 -90 dB（所代表的值为噪音值越小越好）。 整体表现排名 Onkyo ​ 声道相位差测试(Inter-channel Phase Difference Test) 透过数据图显示，所有智能音箱都符合建议标准：在20Hz-20KHz的频率范围内、二声道彼此的相位角度差异小于30deg。只有 Onkyo在20Hz-100Hz频率范围稍微有差异 1 deg 左右。 整体表现排名 Onkyo ​ 全频总谐波失真加噪声测试(THD + N vs. Frequency Test) 测试结果显示，所有智能音箱都未符合建议标准：20Hz-20KHz的频率范围内，总谐波失真加噪讯小于 -80dBFS。其中，Echo Dot Gen 2nd在18-19K 左右就失去信号，而 Echo Dot Gen 3rd在15K-20K频率范围大于 -40 dBFS，Eufy 跟Onkyo 则是在各频段内有较差的失真表现。 整体表现排名 Eufy ​ 幅值响应测试 (Magnitude Response Test) 由上图所示，除了Echo Dot Gen 2nd符合建议标准：Lowband的衰减小于3dB、High band衰减小于1dB、Passband的Ripple小于正负0.25dB。其余三款的表现如下：Echo Dot Gen 3rd在高低频有些许衰减，Eufy 在 15kHz 就开始衰减，而Onkyo 也是在 20Hz 频率开始衰减，待频率上升才趋近稳定。 整体表现排名 Eufy 串音测试(Crosstalk Test) 最后一项的测试结果显示，除了 Onkyo未符合建议标准：在20Hz-15KHz的频率范围内，二声道互相泄漏电量小于 -60dBFS。其余智能音箱皆符合建议标准；Onkyo 在低频完全落在 -40 dB 之外，而 Echo Dot Gen 3rd跟 Eufy 则是会在中高频段有不稳定的情形。 整体表现排名 Onkyo 综合结果评比 本文针对「音质」这项常被一般大众忽略的重要功能为例，点出在目前市场上智能音箱输出所会出现的音质问题。针对上述智能音箱输出的7大测试结果，我们制作出下方的分数雷达图：分数越高，代表质量越好。其中，Echo DotGen 2nd在整体音质输出的表现优于其他智能音箱，Echo Dot Gen3rd则表现平平。而Eufy在THD + N vs. Frequency以及Magnitude Response这部分表现较差，Onkyo在各项目的表现都不及其他智能音箱，确实有进步的空间。对于开发商及品牌商日后在商品开发时可针对测项及测试结果作为参考依据，避免因产品的音质不良或各种问题造成使用者不良体验。

智能音箱随着近几年语音助理的蓬勃发展下，销售量每年都呈爆炸性的成长。不仅在欧美地区，在亚洲地区同样炙手可热。 通常每款智能音箱在上市前，其所支持的数字助理都会经过性能验证，以确保产品正常运作，并符合用戶预期。然而，即便产品经过基本身份验证，现实生活中还是会遇到大大小小的使用问题，例如无法唤醒，或语音识别不正确等状况。究竟是什么原因造成这些问题？以下我们将分成几个层面来探讨。 智能音箱的四大性能指针 首先我们来了解一下支持亚马逊Alexa语音助理的智能音箱，所需要通过的验证项目。百佳泰目前已经有提供厂商进行AmazonAlexa Built-in的相关性能验证，其四种性能指针如下： -FRR (Wake-Word False Rejection Rate) 验证唤醒的正确率 透过播放预录的测试语音，来记录受测产品是否每次都能被正确唤醒。 -RAR (Response Accuracy Rate)验证回复的正确率 透过播放预录的测试语音，来记录受测产品是否能每次正确的回复问题，或是执行指令动作。 -WWDD (Wake Word Detection Delay) 响应时间 为了能达到更实时的反应，避免用户等待的不良体验，这项验证受测产品，在收到唤醒语音跟后续的命令之间，所需要的时间长短。 -FAR (Wake-Word False Alarm Rate) 唤醒词测试 通常智能音箱接上电源后，就会保持全天候待命的状态。 但是一般用户对话时，不会特意去避开使用唤醒词，或是难免说了与唤醒词发音相近的词语。 这项测试将在长时间的对话进行中，受测产品不会一直被误唤醒。 图1: 百佳泰提供之AmazonAlexa认证测试报告 花钱买罪受？ 听不懂人话的智能音箱 一般来说，智能音箱在通过了上述的性能指针验证后，可以说是已经具备了一定程度的语音识别能力，同时也具备了可上市的条件。 不过！现实往往没想象中美好， 难道通过验证就保证万无一失了吗？其实问题还是层出不穷… 消费者花了大钱，原本迫不及待想跟语音助理对话互动，却发现问题一堆，实在非常扫兴。用戶买回家经过简单的设定，把智能音箱连上网络完成登入，正准备开始使用时，却发现语音助理怎么怪怪的，无法唤醒？不然就是问了几个简单问题却答非所问！又或者是发生以下状况: 没叫它时，自己却突然被唤醒 回应缓慢 网络联机不稳定 声音质量不佳 基本性能验证是不够的！ 智能音箱需要更生活化的验证测试 先前提到的性能指针验证，基本上是以固定数量的测试语音，透过不同的发音距离及发音源角度，外加几种噪音干扰，来验证智能音箱的性能表现。 对厂商而言时间就是金钱，只有缩短产品研发及验证时间，才能越早开始获利。然而，若验证时程被限缩又无法针对问题进行精准的测试，恐怕厂商在产品上市后，还是会收到消费者客诉，甚至面临退货等情况。 为了帮助厂商在上市前，用最有效率、精准的验证测试发现产品的潜在风险，百佳泰以使用者的角度出发，针对音响特性提出详尽的测试项目： 语音种类及数量 语音的口音及腔调 更多的距离变换 更多的环境噪音 贴近不同家居装潢材料的表现(玻璃、布窗帘、百页窗、书本、电视…) 受测产品摆设的位置(靠墙、靠窗、电视柜、茶几、书桌、床头柜…) 图2: 语音识别的测试环境 智能音箱实测分享-原来摆放位置是门学问! 百佳泰专业团队以Amazon Echo作为DUT，分别在不同的阻碍条件下进行测试： 智能语音可能使用情境 阻碍条件：无阻碍、柜子旁、窗帘旁、书本旁 发音距离：1公尺、3公尺 测试语音：英语、男声、女声，共480句 环境噪音：DUT音响正在播放音乐(DeviceMusic Playback)、其他装置正在播放音乐(External Music)、噪音(Noise)、无噪音(Silence) 智能语音在不同情境下的回应正确率 图3: 模拟家居环境的测试结果 从实测结果可发现，在无家具阻隔的情况下，即使环境中有噪音干扰，智能语音的辨识度还是能够达到100%。但若是稍微改变摆放位置，例如被窗帘、书或柜子挡住，正确率都无法达到百分之一百，也会因为不同的噪音干扰也有不同表现力。 在一般的产品性能验证中，为了量化测试的结果，通常会以最理想的摆放位置进行语音识别的验证。但这并不符合真实的使用情境，因为消费者买回家后，可能会把音响放在任何地方，产品表现力必定会受到环境因素影响。然而这些潜在风险，却无法透过性能指针验证及早发现，进而埋下日后消费者客诉的种子。