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AudioLab | 傳統音響調音終將被AI替代?

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自從年初DeepSeek以“現象級爆款” 的姿態橫空出世,AI技術的普惠效應迅速蔓延至各個領域。



在汽車智能化的賽道上,越來越多的AI語音大模型入駐車載系統,車載聲學領域也因此迎來了新的想象空間。

在汽車音響系統的進化中,AI逐漸嶄露頭角,以 “沉浸式體驗”、“智能降噪”、“個性化調音” 等極具吸引力的標簽,重塑著用戶的聽覺體驗。

傳統調音中依賴固定揚聲器布局和預設參數,難以應對車內玻璃、座椅對聲波的復雜反射,從而導致一些列干擾聲場的難題。

AI則可以通過麥克風陣列實時采集車內聲場數據,對空間聲場進行重建,模擬不同座位的聲學焦點,實現 “主駕沉浸式”、“全車共享式” 等聲場自由切換。



同時AI調音對環境的自適應優化,根據車輛行駛時,胎噪、風噪隨速度變化,是傳統調音無法做到的實時補償。

隨著更多自研音響加入市場,對標品牌音響音效,不同“金耳朵”調音團隊,常常也會研發多種適配不同歌曲風格的音效模式。

傳統調音基于 “平均聽感” 預設參數,試圖滿足大多數用戶的基本需求,但卻忽略了個體之間在聽力曲線、音樂偏好上的巨大差異。

不同年齡、不同音樂喜好的用戶,對音質的需求各不相同。

例如年輕人可能偏愛電子樂中強勁的低音沖擊,而中老年人或許更注重人聲的清晰與柔和。

AI調音則通過學習深度分析用戶的調音習慣,更好地捕捉用戶對高頻補償的偏好、低音力度等需求,并據此生成專屬的EQ曲線。



多種看似受制于技術瓶頸而難以實現的聲學效果,在 AI 的賦能下正從設想變為現實。

這不禁讓人思考,傳統調音在AI的沖擊下,是否真的會被完全替代?

個人認為,AI調音展現出強大的技術優勢,但它并非無懈可擊。

傳統調音基于經驗主義,由工程師憑借自身經驗設定固定參數,在試音室等靜態聲學環境和硬件堆料的條件下具有優勢,存在無法適應復雜環境、個性化不足的局限。



但在一些特定場景下仍有其不可替代的價值。

例如,在高端音響設備的研發調試中,經驗豐富的調音師能夠憑借敏銳的聽覺和深厚的專業知識,對音質進行微調,賦予音樂獨特的情感與韻味,在藝術層面的把控是目前AI難以企及的。

而AI調音采用數據驅動模式,依靠算法實時學習環境與用戶數據并進行優化,更擅長應對行車中的動態場景以及滿足用戶個性化需求。

不過其高度依賴算力和數據,并且需要有一定的硬件基礎作為支撐。



所以在選購搭載AI調音技術的車型時,首先應關注硬件基礎,優先選擇配備獨立音頻芯片與多麥克風陣列的車型。

假如硬件算力不足,即便擁有先進的AI算法也難以發揮實效,甚至可能淪為 “雞肋”。

在車載聲學中,技術是工具,體驗是核心。

AI為汽車音響調音帶來了效率、個性化和成本優勢,但其本質是服務于 “聽覺體驗” 的工具。

辯證來看,既要擁抱技術創新,也要警惕 “唯算法論” 對音樂藝術性的消解。

未來的發展方向,應是讓AI成為調音師的 “智能助手”,而非替代品。

通過人機協同,在科學精準與藝術表達之間找到平衡點,最終讓用戶獲得更貼合需求、更具情感共鳴的車載聲學體驗。

關于汽車的音響體驗,大家還有哪些方面想要了解,歡迎在評論區留言互動交流!

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