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    2020-10-23 14:56
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    TWS耳机及智能音箱之电声测量
    作者:百佳泰测试实验室 Allion Lab /Greg Tsai 最早在2016年随着Apple移除了IPHONE 7的耳机孔、健身与运动的意识上涨以及穿戴式装置成为一股风潮,TWS无线蓝牙耳机的商机逐渐占有一席之地。消费者越来越重视个性化的娱乐体验,除了穿戴舒适以及造型时尚之外,大众对于TWS产品的功能操作与音质也越来越高标准。 TWS 耳机进行电声测量的必要性 对TWS耳机来说,最核心的功能就是扬声器发出声音、麦克风收音。要确保这些核心功能,还需仰赖电声测量来发现设计问题。若基础问题没解决,恐会进一步影响到应用层面,例如:语音识别、主动式降噪。 电声设计的问题: · 麦克风指向性:麦克风收音的方向性问题,导致某些方向的收音效果不佳,影响语音识别质量 · 频率响应(Frequency Response): 设计不良的频响曲线,其上的峰和谷会影响语言清晰度 · 总谐波失真(THD): 当谐波成份高出听觉掩蔽,人耳就会感觉音质有异 产品异常分析的需求 · 因为机构组装不良使得组件松脱产生额外的共振杂音 TWS 耳机的电声测量挑战 1. 麦克风没有 “有线的” 输出路径,也没有 “有线的”扬声器的输入路径。 2. 需要从“主机(手机)”进行记录和播放。 3. 真无线耳机的收音/播放延迟,直接影响消费者的使用体验. 4. 主动式降噪功能的测量 5. 真无线耳机的发展愈趋多功能化,各功能的交互影响,提高了测试的复杂度。 例如:各功能全部开启后,对延迟的影响程度. 智能音箱的电声测量挑战 · 麦克风没有直接输出路径,也没有扬声器的输入路径。 · 这些设备从“云”(一种基于Internet的某种服务(例如Amazon Music))进行记录和回放。 · 智能扬声器通常是通过语音激活的,几乎没有手动控制,甚至没有手动控制以方便测试。 · 智能扬声器是异步音频设备,因此会受到采样率误差或设备与测量系统之间不匹配的影响。 解决方案 1.基本电声组件测量 扬声器: 遵循IEC60268-5, 可以测量以下项目: · 频率响应 (Frequency Response) · 灵敏度 (Sensitivity) · 阻抗 (Impedance) · 方向性 (Directivity) · 失真(Distortion) · 线性度 (Linearity) · Thiele/Small 参数 (T/S parameter) 麦克风: 遵循IEC60268-4, 可以测量以下项目 : · 频率响应 (Frequency Response) · 灵敏度(Sensitivity) · 噪音水平 (Noise level) · 动态范围 (Dynamic Range) · 失真(Distortion) · 线性度 (Linearity) 2.TWS耳机/智能音箱之扬声器电声量测 TWS 耳机在无响室中的架设情形. 扬声器系统的性能包括频率响应,灵敏度和失真的测量。扬声器的测量是通过以下方式进行的: · 将测试信号上传到手机 · 播放测试信号 · 用HATS内的麦克风撷取响应信号. · 使用分析仪进行分析 3. TWS耳机/智能音箱之麦克风电声测量 麦克风系统的性能包括频率响应,灵敏度和失真的测量。麦克风的测量是通过以下方式进行的: · 使用校准的人工嘴仿真器播放测试信号 · TWS 耳机麦克风收音, 储存在手机上. · 从手机下载到分析仪 · 使用分析仪器, 解析录音 4.蓝牙延迟测量 · 采用Audio Precision 高精确度量测系统 · 构成高度同步播放/录音测量系统 · 自相关Time Delay Estimation 技术及 MLS 信号, 确保延时测量无误差 5.Debug 除错 / 咨询服务 案例: 生产阶段不良品分析 此案例为电声产品在制造产线出现质量不良时的分析。 透过传统的Frequency Response 及THD测量,初步对比检出问题。 进一步透过时频分析, 找到扬声器的制造缺陷。
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    2020-10-23 11:32
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    多款设备同时使用无线网络联机,性能测试大学问!
    作者:百佳泰测试实验室 Allion Labs /Cache Her 随着数字生活质量提升,无线网络的快速发展,越来越多设备都已可支持无线网络,而生活中最常见的装置不外乎就是电脑、手机以及互联网的各款设备,如以平均人手一支手机来讨论,一个有提供网络服务的场域(如机场、商城、公共机关、学校等)平均至少会有20~30个设备同时连上无线网络。而连上无线网络的目的不外乎是享受与使用装置上的应用软件,例如在线视频、社交网络、影音串流服务或网页浏览。那这么多人同时联机使用无线网络的性能到底好或不好呢?联机质量的差异在哪里呢? 5 项您必须熟识的解决方案 01 多设备联机测试 以使用「真实终端设备(笔记本电脑、平板、手机)」或「以仪器仿真终端设备」来做多项设备同时联机能力测试,联机设备中有包含不同的频段(2.4G/5G)、多种的联机模式(a/b/g/n/ac/ax)与不同加密安全性(WPA2/WPA/WEP/OPEN),此时,有缺陷的无线网络设备在多台终端设备同时联机下,就会开始出现部分终端设备无法联机(未达联机上限数)或是已联机的终端设备无故被断线等情形,而好的设备则不会出现这样的问题。 02 网络流量与性能 当能够与多个终端设备联机后,再来就是要确认各个终端设备使用的网络传输量能力是否可满足各种应用程序的需求,包含在2.4G/5G频段的上传与下载、是否有支持QoS来确保高优先数据的传输等,而各终端设备的传输量能力应该被公平的分配而不会有单独几台设备占用所有的网络资源等情况,进而导致其他设备无法传输。 03 网络联机稳定性 各个终端设备联机后是否能保持稳定的联机而不断线,当用户使用网络到一半时发现网络断线的情况当下心情一定很不美丽,严重一点更会产生观感不佳、抱怨、客诉等情形,因此多设备同时联机下的稳定性也是非常重要的一环,百佳泰解决方案除了可以确认设备断线次数外,还能透过每台终端设备网络封包的错误率来了解整个网络联机质量的稳定性。 04 设备兼容性 每位使用者都有可能拿不同的设备来连接无线网络,这些设备包含手机、平板、笔记本电脑、互联网或其他3C装置等等,当然其中也涵盖不同无线模块芯片(Qualcomm, Broadcom,MTK…etc.)与不同操作系统 (Windows, Android, iOS…etc.),百佳泰备有市售各款不同的设备,提供客户能够透过前期的验证来避免产品上市后有兼容性的问题。 05 网络等待时间性 多人(设备)联机使用下除了速度快慢(流量)、网络稳定外,还有另外一项重点– 网络的延迟性,网络等待时间性会因许多不同的封包同时传送时而造成延迟,如果是对延迟性要求不高的应用程序(如下载、浏览网页、串流等)或许感受不出来,但是对于延迟性要求高的应用程序(如语音、视频、游戏等)就会明显的感受出延迟或是断断续续等状况,这也是让使用者造成体验不佳、降低品牌好感度等严重的影响。 以下我们以过往经验与市售装置来做无线网络测试,透过各图表的相关数据来说明各项性能表现: 网络流量性能 以32台设备同时联机的情况下,上传与下载传输总能力可看出当联机设备较多时,传输量自然会被瓜分 (绿色为单一台设备时的传输能力),但如透过测试即可有机会提早发现与实时调整。 Latency and Packet Error Rate 网络无流量时延迟较低 (小于10ms),但如32台设备同时传输时延迟则明显变高 90~100ms,故数台设备同时联机测试是非常必要的。 透过32台设备同时联机下,不同距离的网络等待时间与封包错误率也会有明显差异。 无线网络联机测试的5大要领,在产品开发时是不可或缺的,如能提早进行测试,不仅可提升产品质量,更可提高用户体验与好感度。 文章版权为作者所有
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    2020-10-9 16:14
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    TWS真无线耳机:蓝牙技术应用验证挑战
    作者:百佳泰测试实验室 / Howard Chiang 真蓝牙无线耳机这几年百家争鸣,普遍在影音收听,电竞游戏上的广泛使用。 使用者在用户体验的两大诟病分别为信号的干扰与影音的延迟 先前百佳泰另一篇文章,已经提过在干扰之下所造成的问题 TWS 真无线蓝牙耳机干扰与不同步之研究 而在延迟性相关的验证上面,1)声音与画面的不同步,2)声音的延迟,这两个指标是TWS耳机在看影片、打电动的使用经验上,会造成相当不愉快的用户体验。 相信大家都知道,Android产品的Audio延迟相对于IOS高了不少,再加上TWS的延迟,当你在打电动时,会有种声音与画面是脱离的感受,等你被敌人杀死之后,才听到脚步声。 或是当用VOIP通话时,除网络等待时间之外再加上TWS延迟,会让整体使用者观感更不佳。 在一些电视广播相关的要求上面,都有定义到声音与影像的延迟建议,比如说ITU相关的数据是 ITU-R BT 1359 (RELATIVE TIMING OFSOUND AND VISION FOR BROADCASTING) : · Detectability :+45 ms ~ -125 ms · Acceptability :+90 ms ~ -185 ms · Recommended:+ 22.5 ms ~ -30 ms · Undetectable :+25 ms ~ -100 ms 并不是永远都是Audio延迟,Video也会有延迟的时候,这在后面的实验数据会跟大家做介绍。 纯声音延迟的介绍 前面也有提到,因为Android Device本身上Audio Latency比较严重的关系, 所以在各种不同的装置上面,会测量出不一样的结果。 像是在Apple AirPod pro上面,搭配不同的手机,我们也量出过Latency很高的数值。 百佳泰所使用的仪器是Audio Precession 搭配蓝牙模块来做测量 使用Audio Precession蓝牙音讯播放及人工耳接收音讯,来判断蓝牙音频,从耳机接收信息到播放出声音的时间是多少 大家可以看到下方图表数据显示:所测量的这只耳机,它有两种模式,所量出来的结果看的出来在游戏模式(Gaming Mode)之下,好非常多,几乎只有一般模式(Normal Mode)的一半左右,看起来做了不少补偿。 虽然这个耳机的官方宣称声音延迟在60ms左右,但是因为不能判断官方的延迟测量手法,故数据上会有落差。我们将此数据将国外的一些测量数据做比较,其实是蛮接近的,具有一定的参考价值。 Audio & Video Latency 介绍 使用Allion设计的治具加上示波器或是使用Sync-One2测量设备,测量声音与影像的时间差,进而分析数据可得知对于用户的体验。 Test Pattern可以使用Allion标准测试内容,也可以依照客户需求,使用特定APP。 或是播放Online Streaming,也把网络相关的Latency同时计算,更广泛的测量使用者感受。 再加上跟各种不同平台,Android, iOS,各种蓝牙芯片等等,可以更清楚自家产品的表现。 上方表格可以看到环境搭建的状况跟一些测量结果:有些是已经上市,有些是未上市产品。百佳泰基本上都会做十次测量,取最大最小及平均值,做数据分析。 这边的数据仅供参考,因为有很多变量可以调整,比如说Test Pattern的调整,使用各种不同的手机等等变量,这并非是绝对数值。可以看到这边十组数据,有两组样品有游戏模式(数字红字处),看的出来都可以大幅减少延迟。 以Sample: Razer hammerheadGaming( 表格最下方这组)的参数来看 ,它其实就是上面有量纯声音延迟的产品,看的出来,搭配上游戏模式,它的延迟性已经到人耳几乎无法察觉的状况,以打电动来说,非常适合。 大家也可以看到,所以延迟不一定是声音,影像也会延迟,当声音的时间点补偿到一定程度时,就会产生影像延迟的状况发生。 在一些广播相关的规范当中,有定义到一些可以参考的数值, 若是以可接受程度的规范 (Acceptability +90 ms ~ -185ms),大部分的耳机都是没问题的。 但若是以它最严格的标准来看 (Recommended + 22.5 ms ~-30 ms),只有两只耳机可以通过。 但实际上,必须要跟现实考虑,产品取向及市场,成本等等, 如何在这中间取得一个平衡,对使用者来说,是一个非常重要的卖点。
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    2020-9-24 15:48
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    USB协会9/19更新说明 | USB4™认证
    关于 USB PD 3.0 E-Marker(USB4™) 认证,厂商送认证之前,必须注意以下事项: 1. USB PD 3.0 E-Marker(USB4 ™ ) 必须依据 USB Type-C® 功能测试规范进行测试。无论需验证哪一项测试设备,请需先确认是否已通过 4.13.5 验证。 此外,针对 Full-Featured USB-C Cable (USB4™) 认证,协会也发出提醒,其中几项要点如下: 1. USB-IF 不会认证 USB4™ 速率的 USB Type-C®Plug( 公头 ) 2. Full-Featured USB-C Cable (USB4™) 的认证需使用已通过 USB 3.2 认证的 USB Type-C®Plug( 公头 ) ,这也意味着 Full-Featured USB-C Cable (USB4™) 送认证时后续不需提交 USB4™ 连接器 Waiver 豁免申请。 3. USB-IF 不允许未经认证的连接器使用在 USB4 的 USB Type-C®Cables 上 4. Full-Featured USB-C Cable (USB4™) 必须使用经过认证的 USB PD 3.0 E-Marker(USB4™) 芯片。已取得认证的 USB PD 3.0 E-Marker(USB4™) IC 可在 USB Integrator List 查询。 5. E-marked Cable 现在需要根据「 USB Type-C®functional test specification 」进行测试, USB PD 3.0 E-Marker(USB4™) 必须通过 4.13.5 的规范要求。
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    2020-7-6 10:24
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    车用语音助理测试验证
    智能语音助理的发展结合了 AI 的语音识别及影像识别、无线技术、语言数据库的建立等不同功能,在车联网的应用上,语音助理的执行准确度与行车安全有着高度关联。百佳泰车用语音助理测试验证可透过 AI 智慧平台营造各种变因项目:如接受距离、接收角度、噪声干扰、声音特质、环境与气候, AI 平台自动记录数据找出不同情境的变因,全面找出行车过程使用语音助理所面临的潜在风险。 70% 以上的成年人会将车用语音助理的因素 视为购车决策的依据 根据美国指标性网站 Voicebot.ai 于 2020 年 1 月的报告指出 有 7 成 3 以上的成年人希望购买的新车需要有车用语音助理的功能 而且车主的购买意愿会随着车用科技的变革而随之提升 ( 像是车用语音助理的强化 ) 根据百佳泰过往与汽车业主合作的案例,车用语音助理前五大的场景应用,分别为「接听拨打电话」 、「语音查询车用导航与控制」、「收发信息」、「音乐播放」以及「收听广播」,显示车用语音助理在驾驶过程中,已成为俨如副驾驶重要的功能性角色。 车用语音助理运作流程 车用语音助理流程主要可分为三大步骤,分别是唤醒词、信号处理与判读,最后是对话管理 唤醒词 在车主发出语音指令之前,还需要一个唤醒词的程序 大部分车厂是先从方向盘按钮的方式来做唤醒,少部分车厂则是也支持语音唤醒词 信号处理与判读 1. 信号处理:信号处理过可供识别的声音,并排除环境存在的各种音源 2. 语音识别:系统识别出有意义的词汇 3. 语言理解运算:系统判读并进行语言的理解运算 对话管理 对话管理主要会有两条处理流程 一条线是语音反馈的处理,另一条线则是相对应的功能执行以及屏幕显示 例如与查询天气时,通常车机屏幕上也会有相对应的天气信息显示 又或者语音控制开启车窗时,除了语音反馈告知车主之外,也会有实际车窗开启的动作发生 驾驶的过程反复操作指令 恐会造成严重的交通事故 百佳泰结合了过往测试与实例经验,整合出车用语音助理在使用上,最常发生的指令问题分别是 1. 语音识别无法正确识别语音 2. 无法唤醒、误唤醒 3. 错误解释命令、响应内容错误 4. 功能性问题 5. 声音质量太差 6. 响应太慢延迟卡顿 我们可从以上 6 点问题,可整合出三大原因分别是 听不清楚 一般来说在车内空间的语音控制已构成一个声学场景,同时会有很多声音信号充斥 除了车主发出的语音控制指令之外,还混和其他人声或是音乐广播的人声 甚至混响 ( 也就是声音信号在车内的反射 ) 与躁声干扰 ( 例如车子引擎声、轮胎声,都会成为干扰的躁声 ) 而车主发出语音指令时,声音的来源以及拾音的距离角度也会成为听不清楚的原因之一 听不懂 语音助理本身听不懂词汇主要是因为车机会有预先指定的指令集 但如果车主讲了指定句式以外的语音指令 那就需要依靠车机本身的 AI 运算来进行大量的运算与判读 举一个简单例子 ( 连续对话语意理解 ) · 题目:今天出门需要带伞吗 ? · 明天呢 ? · 明天天气怎么样 ? 做不好 车机语音处理的区块,不只是语音的回馈而已 往往还需要与其他部分作连动,同时也有跨场景的使用问题 例如在车上控制家里的智能家电,因此这部分会有很多的功能性或是兼容性问题发生 只要是在汽车行驶的过程中,若语音助理无法实时做出反应上的回馈,车主恐需要分心花更多的心神去排除障碍,无论是对于品牌的商誉或是驾驶的安全均造成极大的威胁! 车用语音助理 AI 测试方案 车用语音助理的 AI 测试方案要求在于: 复杂场景的条件模拟: · 考虑不同的噪声条件,录制实际车辆的噪声:搭配语音指令,可测量在各环境下系统可正确语音识别的信号强度是多少。 · 语音数据库的打造: 12,000 种以上的语音命令包含不同条件 : 性别 / 年龄 / 语言 / 指令 / 方言,甚至可进行语音数据的客制化 百佳泰透过 AI 自动化连续测试与监控结果,来确保质量的一致性,导入 AI 元素如下 · 透过 AI 来识别车机的语音回馈是否正确,并可大量学疑累积语言,提升侦错率 · 透过 AI 来识别车机屏幕的影像显示是否正确,判断标准一致性,准确度高
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