garygeaves揭秘airpods3背后的设计故事( 二 )


这些都会影响声音空间感的体现 , 空间音频并不是简单的声音衰减或延后播放 。
【garygeaves揭秘airpods3背后的设计故事】
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Geaves举了一个很直观的例子 , 在AppleTV上观看电影时 , 与在iPhone上观看时相比 , 虚拟扬声器的位置离你更远 。显然这更符合我们日常观影的习惯 , 手机更近、电视更远 。
空间音频背后 , 全新定制的放大器发挥了不小作用 , 让AirPods3拥有了高动态范围和极低的延迟 , 配合H1芯片强悍的算力 , 不断识别调整音乐 , 让每个人都能获得几近一致的听感 。

garygeaves揭秘airpods3背后的设计故事
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▲AirPods3拆解.图源:iFixit
要在轻盈的无线耳机中做到这些可不容易 , 用Geaves的话就是没有现成的组件 , AirPods3是基本上使用定制组件从头开始构建了 , 包括极低失真的扬声器、低音端口、全新的定制放大器等元器件 。
计算音频的目标
初代AirPods发布时 , 随身轻便、佩戴感舒适、低延迟等特性为它赢得了认可 , 从群嘲反转走向追捧 , 如今AirPods则走向了计算音频 , 苹果以此建立更好的体验和技术壁垒 。
刚刚提到的自适应均衡、空间音频功能背后都有着计算音频的身影 , AirPods3内部的内向式麦克风就像是一颗传感器不断收集播放数据 , 而H1芯片就像是大脑 , 处理数据并做出反馈 , 最终调整耳机输出正确的声音 。

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▲HRTF
谈及空间音频时 , Geaves提到了一个数据概念HRTF(头部相关传递函数) , 这是用于描述声音向双耳传输过程的概念 , 将人体头部、耳道和躯干对声音传播的影响数据化 , 不同人的HRTF参数是不一样 。
正是基于数千人HRTF的调研 , Geaves团队才能推导出一个具备相对普适性的HRTF模型 , 在辅以H1芯片和软件算法 , 判定环境和位置 , 最终让音乐具备空间感 。
整个产品线定位最高的AirPodsMax用上了18颗传感器 , 用以收集数据 , 空间音频、自适应均衡、降噪功能 , 这些特色功能背后都有着H1芯片支持 , 一首歌从AirPods中播放需要经过数据采集、芯片处理、算法反馈等一系列过程 , 你听到的音乐经过「计算」处理 。

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那么 , 谁来决定「正确」的音乐是什么样?
采访中 , Geaves提到了团队的目标:我们尊重音乐及其可能产生的情感影响 , 也希望提供这种自然体验 。
作为带有特定规律的声音媒介 , 音乐能带动情绪、引发回忆、在你我的大脑中创造一个又一个特别的画面 , 不同的旋律表达带来的情绪体验是不一样的 , 这和歌手以及创作者们的独特表达有关 。

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大量的数据为Geaves所领导的声学团队提供了数据依靠 , 将音乐转变为数字 , 工程师、调音师们共同调整 , 团队还将和音乐创作者建立联系 , 以保证音乐经过各种计算之后 , 仍然符合作者的音乐表达 。
计算音频试图将音乐数字化 , 以各式各样的数据呈现 , 但它最终呈现的目标仍然是符合音乐最初的模样以及作者们的音乐表达 。