GRAS案例 | 能“穿透” ANC 耳机的自行车铃，是如何设计的？

客户案例

斯柯达汽车联合索尔福德大学声学研究团队、Unit9及 AMV BBDO，共同发起了一项研究项目，旨在通过研究主动降噪（ANC）耳机的影响，提升城市环境中的行人安全。

研究挑战

Challenge

随着主动降噪耳机的快速普及，导致行人对传统自行车铃声的感知能力显著下降。这在繁忙的城市环境中造成了显著的安全隐患。

核心研究目标如下：

深入理解主动降噪技术对真实场景中声音感知的影响机制

识别能够穿透主动降噪系统的声学特征

设计一种能提升可探测性及反应时间的自行车铃声

研究证实，主动降噪技术会大幅衰减外部声音，导致行人对接近的骑行者的感知能力显著下降。

解决方案

Solution

研究团队在索尔福德大学声学实验室开展了全面的声学测试项目，综合采用以下方法：

在半消声室内进行客观测量

在虚拟现实（VR）环境中进行主观探测测试

对真实自行车铃及合成信号进行综合评估

研究发现了一个主动降噪系统衰减较小的频率“安全窗口”（约750–780 Hz）。这一发现促成了斯柯达 DuoBell 机械自行车铃的研发，该产品专为以下目标而设计：

在最优频率范围内发声

融合低频与高频声学分量

利用非规律性脉冲信号绕过主动降噪算法

GRAS 解决方案

GRAS Solution

GRAS KEMAR 头与躯干模拟器（HATS）

作为核心测量平台

通过解剖学精准仿真的耳道和耳廓，模拟人耳真实听觉特性

实现对耳机主动降噪性能的高仿真评估

精确捕捉耳道内声压，与真实聆听者的主观感知高度一致

本研究明确采用：1台GRAS KEMAR头部与躯干模拟器 45BC，用于全部客观及主观测量

GRAS 42AA 活塞发声器校准仪

GRAS活塞发声器42AA,Class 1

声压级：114 dB

频率：250 Hz

IEC：60942

用于每次测量前对传声器进行校准

确保声压级测量具备可溯源性与高精度

保障数据准确性与可重复性的关键环节

研究确认：校准工作均采用GRAS 42AA活塞发声器完成

研究成果与效益

Results & Benefits

本研究得出了明确且具有实际指导意义的结论：

在主动降噪条件下，铃声类声音的穿透效果优于号角声

1000 Hz以下的声音受主动降噪衰减的影响较小

优化后的 DuoBell将可探测距离最高提升22米

优化后的 DuoBell将行人反应时间最长延长5秒

这充分证明了精密声学测量如何直接转化为现实场景中的安全性提升。

核心要点

Key Takeaways

主动降噪技术正在重塑城市环境中的声学安全标准

以人为本的测量方法（头与躯干模拟器）是实现真实测试的关键

频率调优是克服主动降噪衰减效应的核心手段

GRAS 解决方案能够：

实现精准的人耳等效位置声学测量

实现高度可重复的校准流程

支撑以数据为驱动的产品创新