2026-01-13

OpenTest声品质入门:ISO 532 & ECMA-74

本文面向从事声学与振动测试的工程师,介绍如何基于 ISO 532 响度标准和 ECMA-74 音调评价方法,在 OpenTest 中完成声品质测试。通过对 响度(Loudness)尖锐度(Sharpness)音调突出度(Prominence) 三大心理声学指标的测量与对比,帮助消费电子、汽车 NVH、家电等产品团队,把“好不好听”的主观感受转化为可量化的工程数据,并在统一平台上完成从数据采集、结果分析到报告输出的标准化声品质测试流程。

声品质测量的重要性

在传统噪声测试里,我们习惯用 dB 值来描述一台设备“响不响”。但越来越多的研究和实际项目都在提醒工程师:“响度”只是故事的一小部分。在汽车 NVH、家电、IT 设备、消费电子等场景中,用户对产品声音的接受度,往往更多取决于它好不好听、刺不刺耳、累不累人,而不仅仅是声压级高低。

企业调研也显示,大多数制造企业已经把“声音好不好听”视为与“够不够安静”同样重要的指标,并且在产品设计的早期阶段就开始关注声品质;在同样声级下,糟糕的声品质会显著拉低整体产品满意度。

这正是 声品质(Sound Quality)存在的意义——通过响度、尖锐度、音调突出度等一系列心理声学指标,把“尖”“闷”“刺耳”“顺滑”这些主观感受转化为可量化、可比较、可追溯的数据,让工程团队在噪声控制之外,真正面向“听感体验”来设计和优化产品声音。

声品质测量的关键指标

在工程实践中,声品质并不是一个单一数字,而是一组心理声学量的组合,常用的一些指标包括:响度、尖锐度、粗糙度、波动强度、突出度等。

图1 声品质测量的关键指标

响度 Loudness(ISO 532-1)

响度(Loudness)/ 响度级(Loudness Level) 用来描述人耳主观“有多响”,而不是简单的声压级(dB)。
国际上广泛采用 ISO 532-1:2017 中基于 Zwicker 方法的响度计算模型,可以处理稳态与时变声源,在技术噪声场景中与主观听感吻合度较高。

在工程上,响度相对于 A 计权声级的典型优势是:

  • 已考虑人耳对不同频段灵敏度的变化(中高频更敏感)
  • 同样的 dB 值下,响度往往更能反映“觉得吵不吵”

尖锐度 Sharpness(DIN 45692)

尖锐度(Sharpness) 反映声音“尖不尖、利不利”。当高频成分占比相对更大时,人们往往会觉得声音更“锐”、“刺耳”。
其测量方法在 DIN 45692:2009 中进行了标准化,通常基于响度模型和Bark频带加权实现,输出的特定响度分布,对高频成分进行加权积分后得到尖锐度(单位 acum)。

在风扇、压缩机、电驱啸叫等场景中,降低尖锐度往往比单纯“压 dB”更能改善主观舒适度。

粗糙度 Roughness(asper)

粗糙度(Roughness)对应 约 15–300 Hz 这一频段的快速振幅调制带来的“沙沙的、发抖的”听感,比如某些逆变器啸叫、齿轮啸叫中那种“抖动感”。

  • 单位为 asper
  • 经典定义中:1 asper 对应 1 kHz、60 dB 的纯音,以约 70 Hz 的调制频率、100% 调制度做幅度调制时产生的粗糙感
  • 调制越深、调制频率落在敏感区(约 70 Hz)附近时,粗糙度越高

工程上,粗糙度常用来描述“声音听起来在抖 / 在刮”的程度,对电驱系统、齿轮箱、压缩机等技术噪声的主观评价非常敏感。

波动强度 Fluctuation Strength(vacil)

波动强度(Fluctuation Strength)反映的是更慢的振幅起伏——大致 0.5–20 Hz 范围内的调制带来的“忽大忽小、呼吸感”,峰值敏感通常在 约 4 Hz

  • 单位为 vacil
  • 1 vacil 通常定义为:1 kHz、60 dB 的纯音,以 4 Hz、100% 调制度进行幅度调制时产生的波动感
  • 在车内怠速“呼吸声”、风机周期性“忽大忽小”的噪声中,波动强度是很关键的描述量

粗糙度和波动强度可以看成是同一类“调制感”的两个侧面:

  • 波动强度:慢调制(几 Hz),偏“忽大忽小、喘气感”
  • 粗糙度:快调制(几十 Hz),偏“发抖、沙沙、毛刺感”

突出度 Prominence(ECMA-74)

很多设备在整体声级并不算高时,却会因为某一两个窄带音调而变得格外“扎耳朵”——这常用 音调感 / 突出度(Tonality / Prominence) 来定量。

在 IT 设备和信息技术产品噪声领域,ECMA-74 提供了基于 Tone-to-Noise Ratio(TNR)Prominence Ratio(PR) 的音调突出度计算方法,用于识别谱线中是否存在“显著音调”。

这些指标最早起源于心理声学研究,如今已广泛用于汽车、航空、家电、IT 设备等领域,用来预测和优化噪声“恼人度(annoyance)”。例如有研究表明,在控制响度的前提下,尖锐度、音调感和波动强度 是预测直升机噪声烦扰度的重要因素之一。

为什么声品质比“只看 dB”更有用?

在很多项目里,你可能已经遇到过类似困惑:

  • 两个风扇方案声功率差不多,但一个听起来“顺”,一个有明显“啸叫感”
  • 降噪后总声级下降了几 dB,但用户主观评价却没有明显改善
  • 产线判定只看 A 计权声级,有些“难听”的异常件仍然漏检

原因在于:

  • 声压级 / 声功率 = “量有多大”
  • 声品质指标 = “人耳觉得怎样”

通过响度、尖锐度、粗糙度等指标,你可以把“用户说不舒服”的模糊抱怨,拆解成:

  • 哪个频段能量过多(导致尖锐度高)
  • 是否存在强调制成分(导致粗糙度或波动强度高)
  • 是否有突出的纯音成分(导致音调感高)

在工程迭代中,这些指标可以直接与结构优化、控制策略(如 PWM 频率调整、风扇策略切换)、材料和隔声方案对应起来,从而形成更明确的改进方向。

在 OpenTest 中做声品质分析

OpenTest 作为面向声学与振动测试的平台,支持声品质测量从 采集 → 分析 → 报告 的完整闭环。联系我们 获取OpenTest的demo演示。

测试对象示例:一台办公电脑的风扇噪声

为了让您更好的理解测试过程,我们使用手边非常易得的办公电脑作为测试对象。

测试目标:在不同工况下评估其风扇噪声的声品质指标,用于:

  • 对比不同散热方案、风扇策略的主观噪声表现
  • 为 NVH 评审提供量化依据(例如:响度是否超出目标、尖锐度是否过高)
  • 为后续声品质优化(如抑制啸叫频率、平滑转速切换)提供基础数据

测试环境可以是:

  • 半消声室 / 低噪声实验室(推荐),或
  • 安静办公环境下的对比测量(用于开发早期快速评估)

测量系统:SonoDAQ + OpenTest 声品质模块

硬件上,采用 CRYSOUND SonoDAQ 多通道采集设备(更多型号资料请 联系我们 获取),搭配一只或多只测量级麦克风,按测量要求布置在电脑风扇近场或听音位置。

图2 SonoDAQ Pro 多通道数据采集系统

当然,OpenTest 支持通过 openDAQ、ASIO、WASAPI 等多种主流音频协议接入,您也可以使用已有的数据采集设备或声卡进行测量。

在软件层面,OpenTest 的 声品质 功能作为测量模块之一,与 FFT 分析、倍频程分析、声级分析等功能协同工作,可满足常规音频与振动测试的应用需求。

配置测量参数

在 OpenTest 中新建工程后:

  1. 通道配置与校准
    • 通道设置 中勾选将要使用的麦克风通道,设置灵敏度、采样率、频率计权等参数
    • 使用声校准器(如 1 kHz、94 dB SPL)对测量麦克风进行校准,确保响度等指标有可靠的绝对参考
  2. 切换到「测量 > 声品质」模块
    • 选择要计算的指标:响度、尖锐度、突出度
    • 设置分析带宽、频率分辨率与时间平均方式等参数
    • 可根据项目需求配置测试时长、记录工况标签等

这一步的本质,是把 ISO 532、DIN 45692、ECMA-74 等标准里的“计算口径”落地成一个可复用的 OpenTest 场景模板。

采集不同工况下的声数据

测试环境搭建完毕且参数配置完成后,点击 开始测试 按钮,测量不同工况下的声品质数据。不同测试记录会自动保存,方便测试完成后的分析。

声品质关注的是“人在实际使用过程中的听感”,因此建议按典型工况采集多条记录,例如:

  • 空闲 / 待机(风扇低速或关闭)
  • 典型办公负载(文档、多标签浏览等)
  • 高负载 / 压力测试(CPU/GPU 满载运行)

通过这样的拆分,工程师可以非常直观地管理:“每一条声品质结果,背后对应哪一次工况采集”。

图3 叠加查看多次声品质测试记录

从多次测量到一份声品质报告

完成多个工况(例如空闲、典型办公、满载压力测试)后,可以在 OpenTest 中:

  • 数据集列表 中勾选需要对比的记录,叠加查看:
    • 不同工况下响度曲线的差异
    • 尖锐度在加速 / 转速切换时是否出现尖峰
    • 哪些工况下出现了突出度显著升高的窄带音调
  • 数据选择器 里,保存对应的波形和分析结果:
    • 导出 .wav 用于后续听感评审或主观听音测试
    • 导出 .csv / Excel 用于进一步统计或建模分析
  • 点击功能栏中的 报告(Report)
    • 填写项目、被测设备和工况信息
    • 选择要纳入报告的声品质指标与图表(例如:响度随时间、尖锐度柱状对比、突出度标记的频谱图等)
    • 一键导出声品质报告,用于内部评审或向客户提交

图4 声品质报告

这样生成的报告中,将同时包含测量条件与工况说明、响度、尖锐度、突出度等关键声品质指标,以及声压级、1/3 倍频程谱、声功率等传统声学指标的对照,便于项目团队围绕同一套既客观又与主观听感相关的指标展开讨论。

典型应用场景

你可以在 OpenTest 中为不同业务搭建各自的声品质场景,例如:

  • 消费电子 / IT 设备(笔记本、路由器、风扇等)
    • 用响度 + 尖锐度 + 粗糙度评估不同散热方案的“主观舒适度”
    • 对比不同转速曲线或 PWM 频率下的声品质表现
  • 汽车 NVH / 电驱系统
    • 利用多通道采集同步记录车内噪声和转速信号
    • 结合阶次分析与声品质指标,看“电驱啸叫”在乘客耳中到底有多尖、是否存在明显调制导致粗糙感
  • 家电与工业设备
    • 在声功率符合标准的前提下,进一步用声品质指标筛查“恼人噪声”,避免仅靠 dB 的单一优化

如果你正在搭建或升级声品质测试能力,可以考虑以 ISO 532 与 ECMA-74 为骨架,用 OpenTest 把环境、采集、分析和报告串成一条可重复的链路,让每一次声品质测试都清晰可追溯,也更容易从“单次试验”沉淀成“工程资产”。

欢迎 联系我们,预约 OpenTest 声品质模块的演示与试用权限;也可以访问 OpenTest 官网 www.opentest.com 了解更多功能详情和应用案例。

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FFT分析指南:从时间波形到频率谱,一眼看透信号

在声学与振动测试里,FFT 分析(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)几乎是每位工程师都会打开的工具,做扬声器频响、耳机失真、NVH 诊断、结构共振排查、产线异常噪声定位…… 很多工程问题其实都在问同一件事:能量主要集中在哪些频率?是一个主频还是一堆谐波?噪声底高不高?有没有共振峰?FFT 是回答这些问题的最通用入口。 本文帮助你从工程视角理清三件事: 什么是FFT分析 FFT分析的工作原理 如何正确且高效地使用FFT 什么是 FFT? 在时间域里,一个信号就是一条随时间变化的波形——所有成分都“挤在一起”,看得见,却难以分辨里面到底有哪些频率。 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)的作用,就是把时间信号分解成一系列不同频率的正弦波,在频率域里用“频率 + 幅值 + 相位”来描述原始信号。简单理解: 时间域:看到的是“这段时间里信号怎么跳来跳去” 频率域:看到的是“里面都有哪些频率成分、哪个最强、相互之间什么关系” 傅里叶最初(19 世纪初)提出的核心思想是:复杂的周期函数可以分解成一堆正弦/余弦的叠加。后来发展成连续时间的傅里叶变换,把信号映射到连续的频率轴。 计算机时代改变了一切:工程师拿到的是采样数据,而且只拿到有限长度 N 的一段。于是出现了 DFT(离散傅里叶变换):把 N 个采样点变成 N 个离散频点的复数值。 而FFT(快速傅里叶变换)并不是“另一种变换”。它是一类算法家族,用更快的方式计算完全相同的 DFT 结果,也就是 “用巧妙的分治和对称性复用”,把同一个 DFT 的计算从 O(N²) 降到 O(N log N);你得到的 X[k] 与直接算 DFT 完全相同,只是快得多。 FFT擅长什么?不擅长什么? FFT 很擅长: 找确定性的窄带成分:主频、谐波、开关频率、啸叫点、机械转速相关峰 看宽带分布:噪声底、谱倾斜(1/f)、带内功率(band power)、SNR 做系统特性分析:传递函数、共振/反共振、相干函数、延迟估计 做时间-频率分析的基石:STFT/声谱图 FFT 不擅长(或不能单靠它解决)的典型场景: 强非平稳信号的“瞬时频率”问题:必须用 STFT/小波/时频方法,而不是指望单次 FFT 区分两个极近的正弦:如果它们间隔小于你的分辨率(由 N 决定),再聪明也分不开 把短记录“变成长记录”:零填充只能让曲线更平滑(插值),不会凭空增加信息 想把 FFT 用好,先搞清这些概念 采样率:你能看到多高的频率 在做任何 FFT 之前,你首先做了采样:从连续时间信号 x(t) 变成离散序列 x[n] = x(n/fs)。采样率 fs 决定了你能观察到的最高无混叠频率:Nyquist 频率 = fs/2。 如果模拟信号里存在高于 fs/2 的成分,它不会“消失”,而是折叠到低频,形成混叠(aliasing)。混叠一旦发生,后面再怎么 FFT 都救不回来。工程上必须在 ADC 前(或重采样前)用抗混叠滤波器把高频压下去。 图1 混叠示意 — 900Hz的正弦波以fs=1kHz采样,会在离散频谱中“看起来像”100Hz DFT计算 给定 N 个采样点 x[0]..x[N-1],DFT 定义为: 逆变换(IDFT): 直觉理解:X[k] 可以看成 x[n] 与某个复指数 e^{j2πkn/N} 的相关程度;幅度告诉你“有多少”,相位告诉你“在时间上怎么对齐”。 画什么?幅度谱、幅值谱、功率谱、PSD 同样一段 FFT 输出 X[k],你可以画出很多“看起来像频谱”的东西。问题在于:它们不是同一个量,单位也不同。很多跨工具对比失败,本质是“你画的不是同一种谱”。 量的名称常用符号单位示例(若 x 是电压 V)最适合用来做什么幅度谱(Magnitude spectrum)|X[k]|V·sample(取决于归一化)找主频/谐波/尖峰位置幅值谱(Amplitude spectrum)A(f)V(做了正确 scaling 后)估计纯音幅值/校准幅度功率谱(Power spectrum)|X[k]|²V²·sample²(仍依赖 scaling)能量对比、谱形比较(需统一约定)功率谱密度 PSDSxx(f)V²/Hz噪声分析、带内功率/带级、跨 N 可比 关键结论:如果你要比较不同 N、不同窗、不同工具下的噪声水平,优先用 PSD(x²/Hz)。原始 |X| 或 |X|² 往往不可直接比。 通过一个具体的例子看看:同一段信号,时域和PSD长什么样 下图中的例子包含了两个不同频率的正弦波信号。时域看起来像“抖动的波形”,频域分析后可以清楚看到两个窄峰。 图2 OpenTest的FFT分析支持同时计算PSD和ASD 下载OpenTest免费版体验FFT分析 -> 窗函数与谱泄漏:让谱线更“干净” 理想情况下,FFT 假设截取的是一个完整周期并周期延拓的信号。但实际测试中采样窗口往往只截到非整数个周期,拼接时在边界产生不连续,就会导致能量“洒”到邻近频点上,这就是谱泄漏(spectral leakage)。 为减小泄漏,通常需要在做 FFT 前对时间信号乘以窗函数。窗函数会同时改变三件事: 主瓣宽度:主峰变宽,近邻频率更难分开 旁瓣高度:旁瓣越低,强峰旁边越容易看到弱峰(动态范围更好) 幅度/能量标定:窗会改变纯音幅度与噪声底,需要对应校正 从经验上来看常见的窗选择方向: Rectangular:只在你能保证相干采样(整周期)且追求最窄主瓣时使用 Hanning:最通用、最“少出错”的选择,适合 PSD/Welch、声学/振动一般分析 Hamming:与 Hanning 类似,通信等场景常用,旁瓣/主瓣权衡略不同 Blackman / Blackman-Harris:旁瓣更低,适合强峰旁边找弱峰,但主瓣更宽 图3 OpenTest中使用不同窗函数进行FFT分析 下载OpenTest免费版体验FFT分析 -> 平均方式:让频谱更稳定 对噪声或非平稳信号,单次 FFT 谱往往波动很大。通过多次平均可以得到更平滑、可重复的频谱。常见方式包括: 线性平均:多次 FFT 结果直接算平均值 指数平均:给最近的数据更高权重,适合实时监控 能量平均:基于能量加权,保证功率相关量的一致性 合理的平均设置能在“平滑掉随机波动”和“保留真实变化”之间找到平衡。 FFT 可以用在什么测试场景里? 音频与声学 音频/声学里 FFT 常见用途: 找啸叫点、谐波失真、设备噪声底(PSD) 做频响(传递函数)、房间模态/共振分析 做声谱图:语音/音乐/设备噪声的时变特征 注意:声学报告里常用 dB SPL、A 计权、1/3 倍频程等。FFT 只是基础工具,输出口径(参考值、加权、带宽)一定要写清楚。 振动与旋转机械 找转速相关峰(1X、2X…)、齿轮啮合频率、结构共振。 轴承故障常需要包络分析/解调:先带通滤波再做 FFT(频域诊断链条更长)。 如果转速在变,直接 FFT 会把峰“抹开”。此时更适合做阶次分析(order tracking)或同步重采样,让频率轴变成“阶次轴”。 电力电子与电能质量 工频谐波(50/60 Hz 及其倍频)、THD、纹波与开关频率尖峰。 EMI 预分析:看谱线、噪声底、带宽内能量(配合 RBW/平均)。 电力系统常见问题是“非相干采样”:记录长度不是整数个工频周期会造成泄漏,导致谐波测量偏差。工程上常用同步采样、整周期窗、或专门的谐波分析方法。 射频与通信(以基带视角) 看调制信号的功率谱/频谱掩模(spectral mask)。 OFDM 等多载波信号:频域幅度统计、邻道泄漏、EVM 相关分析。 通信里更强调“单位一致、带宽一致、平均方式一致”。FFT 本身容易做,但把它变成“可比的功率谱测量”要严格定义窗、RBW、检测器与平均。 成像与 2D 滤波 图像的 2D FFT 是空间频率分析:边缘=高频,平滑=低频。 常见操作包括:频域低通/高通、去周期噪声(在频域抑制某些尖峰)、卷积加速。 注意边界:2D FFT 默认周期延拓,图像边缘不连续会引入很强的频域伪影。常用 padding、镜像边界或 2D 窗来缓解。 让 FFT 成为“顺手的工程工具” 从原理上看,FFT 涉及的数学不算轻松;但落到工程应用,目标其实很简单: 让你更快、更清楚地看懂信号里“藏着什么”。 把 FFT 从“数学概念”变成“日常顺手的工程工具”,帮助声学与振动工程师在研发、验证和生产的各个阶段,更高效地完成测试与分析工作。 OpenTest中的FFT分析现开放免费试用,立即下载使用-> 或填写下方表单 ↓ 预约演示体验。 访问OpenTest 网站 www.opentest.com 了解更多功能与应用案例。

OpenTest ISO 3744 声功率测试流程

在欧盟《机械噪声指令》等法规要求下,从玩具、电动工具到 IT 设备,越来越多产品需要在铭牌或资料中声明声功率级,而不是只说“听起来不吵”。 在笔记本电脑这类典型办公设备上,空闲状态往往只有 30 dB(A) 左右,满载时可能接近 40 dB(A),这些数值就来自按 ISO 3744 等标准做的声功率测试。 声压 vs 声功率 声源辐射的是声功率,我们在麦克风上测到的是声压。声压会随着房间大小、混响、测点距离等条件变化,而声功率是声源自身的“噪声能量”,不随布置和环境改变,因此更适合作为产品噪声的评价指标。 简单说: 声功率是“原因”(源发出的能量,单位 W / dB); 声压是“结果”(听到的声压级,单位 Pa / dB)。 ISO 3744 要做的,就是在“近似自由声场 + 反射平面”的条件下,用一圈麦克风把声源包围起来,通过测得的面上声压级,按规定的修正和换算步骤,得到稳定、可比对的声功率级。 测试对象:一台日常使用的笔记本电脑 假设我们的被测对象是一台 17 英寸的办公笔记本,测试目标是:在不同工况下(空闲、办公负载、满载)测得其 A 计权声功率级,用于: 对比不同散热方案、风扇策略的噪声表现; 为产品说明书或合规认证提供标准化数据; 为声品质工程(例如风扇噪声“是否恼人”)提供基础数据。 测试环境采用半消声室,地面为反射平面,笔记本放置在反射平面上,周围布置若干测量点(可采用半球架或规则布点),整体方案符合 ISO 3744 对测量面和环境的要求。 测量系统:SonoDAQ Pro + OpenTest 声功率模块 硬件上,我们使用SonoDAQ Pro配合测量麦克风,按标准布置在笔记本周围。OpenTest 通过 openDAQ协议与SonoDAQ连接,在通道设置中完成通道选择与灵敏度、采样率等参数设置。 从标准到平台:为什么用 OpenTest 做声功率测试? OpenTest 是 兆华电子CRYSOUND 面向声学与振动测试打造的新一代平台,支持测量、分析、序列三种模式,可覆盖研发实验室和生产线重复测试场景。 在声功率方向,OpenTest 的解决方案基于声压法,完全符合 ISO 3744 工程法,同时覆盖 ISO 3745 精密法和 ISO 3746 简易法,可根据场地条件和精度要求灵活选择测试等级。平台内置声功率专用报告模板,可直接输出符合国际标准的测试报告,避免团队反复维护 Excel。 在硬件层面,OpenTest 通过 openDAQ、ASIO、WASAPI 以及 NI-DAQmx 等接口连接多品牌数据采集设备,对 CRYSOUND SonoDAQ、RME、NI 等硬件统一管理,从几路验证到多通道阵列都可以在一套软件里完成。 三步走:按 ISO 3744 跑通一套标准化声功率流程 第一步:参数配置与环境准备 在 OpenTest 中新建工程后: 在通道设置中勾选将要使用的麦克风通道,设置灵敏度、采样率、频率计权等参数。 切换到 测量 > 声功率,设置测量参数: 采用的测试方法、测量面相关参数; 点位布设; 测量时间; 其他与 ISO 3744 对应的参数。 这一步实质上是把标准条款“落地”为一个可复用的 OpenTest 场景模板。 第二步:先采背景噪声,再采设备运行 按照 ISO 3744,需要在相同测量面上分别测量“设备关闭”和“设备运行”状态下的声压级,以便进行背景修正。 在 OpenTest 中,这对应两次非常清晰的操作: 采集背景噪声点击功能栏中的“背景采集噪声”图标,系统按预设时长采集环境噪声。 在 简易法下,OpenTest 每秒刷新各通道LAeq; 在 工程法、精密法下,以每秒刷新 1/3 倍频程各频点的 LAeq。 采集设备运行时的噪声背景采集完成后,点击“测试”图标,OpenTest 将: 按预设时长采集笔记本运行时的噪声; 每秒刷新实时声压级; 自动保留本次测试的数据集,方便后续回放与对比。 第三步:从多次测量到一份标准化报告 完成多个工况(例如:空闲、典型办公、满载压力测试)后: 在数据集中勾选需要对比的记录,可叠加查看不同工况下的声功率差异; 在数据选择器右上角点击保存图标,可导出对应的波形文件和CSV数据表,供进一步处理或归档; 点击功能栏中的 Report,填写项目与设备信息,选择需要纳入报告的数据集,调整图表与表格后,一键导出 Excel 报告。 报告中将包含测量条件、测量面、频带或 A 计权声功率级、背景修正等关键信息,可直接用于内部评审或法规/客户提交,这与 Dewesoft 声功率方案导出标准化 Excel 报告的思路是一致的。 从一次笔记本测试,到一套可复用的声功率平台 按 ISO 3744 给一台笔记本做声功率测试,只是一个具体案例。更重要的是: 标准化的 OpenTest 场景可以被克隆到打印机、家电、电动工具等产品测试中; 多通道麦克风阵列与 SonoDAQ 等硬件可以在同一平台下复用; 测试流程与报告格式被软件“固化”,便于团队之间交接和长期审计 如果你正在搭建或升级声功率测试能力,可以考虑以 ISO 3744 为骨架,用 OpenTest 把环境、采集、分析和报告串成一条可重复的链路,让每一次声功率测试都清晰可追溯,也更容易从“单次试验”沉淀成“工程资产”。 欢迎访问 www.opentest.com 了解更多 OpenTest 功能与硬件方案,或联系 兆华电子CRYSOUND 团队获取演示与应用支持。

OpenTest 多品牌采集卡统一接入指南

在工业测试、科研与质量验证场景中,数据采集设备(DAQ/声卡/测量麦克风前端)是整套系统的“入口”。但随着技术和应用的细分,各种品牌、协议和形态的采集设备层出不穷: 有专为声学与振动设计的高精度采集设备 也有通用型的动态信号采集模块 以及常见的 USB 声卡、测量麦克风等 硬件并不缺,真正的难点是:如何在同一套软件里,把不同品牌、不同协议的设备统一接入、统一配置、统一管理。 OpenTest 围绕这一痛点,提供开放的多协议硬件接入架构,把采集从“设备孤岛”变成“统一平台”,实现跨品牌、多设备的数据采集与分析。 多协议硬件接入,减少设备“锁定” OpenTest 支持多种主流接入方式,可根据你的硬件类型与驱动环境选择合适协议(实际兼容范围以软件版本与设备驱动支持为准): openDAQ:面向开放式 DAQ 接入,可用于对接开放硬件(如 CRYSOUND SonoDAQ 等)并统一管理通道与采集参数 ASIO / WASAPI / MME / Core Audio:Windows 与 macOS 上主流音频接口,适配 RME、Echo、miniDSP等专业声卡与 USB 测量麦克风 其他私有协议:可按项目需求扩展 这意味着:你不必被某一种硬件或某一套软件“绑定”,现有设备也能更加平滑地纳入同一平台管理。 多硬件协同:一个工程管理多种采集任务 复杂测试常常需要“多源数据一起采”: 麦克风/加速度计等动态信号 转速、温度、压力、扭矩等工况量 监听/回放等辅助音频链路 借助OpenTest 多协议架构,你可以在同一工程内管理多个设备,对于 NVH、结构测试等场景,这种“跨设备协同”能显著减少:多软件录制→导出→手工对齐→再分析的重复劳动。 快速上手连接设备 连接数据采集设备与OpenTest 所在的PC(USB连接 / 网络连接,网络连接需要确保设备与PC处于同一网段) 在硬件设置栏,点击右上角“”图标,软件会自动搜索出已连接的设备 勾选要使用的设备,点击确认选择按钮,将设备加入到使用列表中 切换到通道设置列表,点击右上角“”图标,选择当前工程中需要使用到的通道(支持跨设备组合使用),点击确认按钮,将通道加入到工程中 勾选通道,软件自动开启实时分析,可以根据实际测试需求切换到不同的测量模块 预设配置 + 自由调整:既快上手,也便于标准化 为了让团队更快进入测试状态,OpenTest 支持“预设+调整”的配置方式: 把常用硬件参数、采集设置沉淀为模板 新工程可直接复用模板,减少从零配置 同时保留自由调整空间,适配不同工况与不同设备 对生产线/回归测试来说,模板化还能带来更重要的一点:测试口径统一、结果可对比、过程可追溯。 日志与监控:面向长时间运行的稳定性设计 长时间、多设备采集,最怕“跑着跑着掉线/过载/没录上”。OpenTest提供可观测能力: 设备与通道状态监控:及时发现掉线、过载、输入异常 关键操作与错误事件日志:便于定位问题与复盘优化流程 这对需要连续运行的生产线测试、耐久测试尤为重要,可以有效减少“测了一半才发现没录上”的情况。 典型应用场景 声学与振动研发:同一平台接入前端与声卡,快速完成采集、分析与报告输出 汽车 NVH/结构测试:噪声、振动与工况量协同采集,减少跨软件对齐工作 产线自动化测试:模板化配置 + 监控日志 + 报告输出,提升一致性与可追溯性 OpenTest 的目标不是“让你换掉所有硬件”,而是:把现有硬件统一起来用,让数据采集更高效、更可控、也更容易标准化。 欢迎访问 www.opentest.com 了解更多 OpenTest 功能与硬件方案,或联系 兆华电子CRYSOUND 团队获取演示与应用支持。