​电声测试与测量技术的智能化演进--常州东村电子

电声测试与测量技术的智能化演进： 从“知其然”到“知其所以然”

确保电声器件性能一致、音质达标，离不开精密的测试与测量。传统的电声测试主要依靠标准人工头、消声室和音频分析仪，测量频响、失真、灵敏度等“硬指标”。然而，随着产品复杂度提升和对主观听音品质的追求，测试技术正朝着自动化、智能化、可追溯化的方向快速演进。

智能测试系统的三大进阶：全自动化产线测试

在高精度机械臂和定制化测试工装的辅助下，实现了扬声器/麦克风的自动上料、电声耦合、信号激励与采集、数据判决和下料分拣。单件测试时间从分钟级缩短至秒级，并能实现100%全检，杜绝了人工抽检的漏检风险。测试数据直接上传MES系统，形成完整的生产质量大数据。基于AI的异音与主观缺陷检测

这是对传统客观参数测试的重大补充。有些缺陷（如音圈轻微擦边、振膜有杂质）在频响曲线上可能不明显，但人耳能听出异响（如“滋滋”、“沙沙”声）。方法：采集大量良品和已知缺陷品的声音样本，训练深度学习模型（如CNN或自编码器）。应用：在测试流程中，系统播放测试信号并录音，AI模型实时分析录音，以远超人工的效率和一致性识别出细微的异音缺陷。这解决了长期依赖熟练技工“金耳朵”的瓶颈问题。虚拟仿真与数字孪生测试

在产品设计阶段，就利用有限元分析、边界元法等声学仿真软件，对扬声器的磁路、振动、声辐射进行多方位的虚拟仿真测试。可以快速评估不同设计方案的性能，预测潜在问题，减少物理样机的迭代次数。更进一步，可以为每个批次的实物产品建立“数字孪生”，将实际测试数据与仿真模型对比，分析制造偏差对性能的影响，从而实现工艺参数的闭环优化。测试计量行家总结：“现代电声测试的目标，已从获取一组‘合格’的数据，升级为‘理解数据背后的物理意义和听感关联’。我们通过自动化保证效率，通过AI延伸感知（识别异音），通过仿真预估。只有终，我们将建立起从虚拟设计到物理生产，再到用户主观听感的完整数据链条和知识体系，真正实现‘数据驱动’的质量管控与产品开发。”