Cleer Arc5漏音抑制技术的声学工程实现

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#Cleer Arc5 # 漏音抑制 # 开放式耳机

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Cleer Arc5漏音抑制技术的声学工程实现

你有没有过这样的尴尬？戴着开放式耳机听歌，旁边同事突然抬头问：“你在听周杰伦吗？” 😳
明明没摘耳机，对方却清清楚楚听见了旋律——这正是开放式耳机长期被诟病的“漏音”问题。而最近Cleer推出的Arc5，似乎真的把这个问题 从根源上动了刀子 。

不是简单加个海绵、也不是靠软件糊弄两下，而是实打实地搞了一套融合声学结构、电子控制和材料科学的“组合拳”。今天咱们就来拆一拆，这副看似普通的开放式耳机，到底是怎么做到“自己听得爽，别人听不见”的。

漏音，到底从哪来？

先别急着讲技术，咱得搞明白敌人在哪 🎯

开放式耳机不塞进耳朵，自然没法像入耳式那样物理隔音。但真正让人头疼的，是它会像小喇叭一样往外“广播”声音。尤其低频部分，嗡嗡地传出去老远，隔壁工位都能跟着节奏点头……

声音泄漏主要来自两个地方：

正面辐射散射 ：扬声器发出的声音本该冲着耳道去，结果一部分往两边跑、往后飘；
背面反相声波逃逸 ：动圈单元工作时，前后都在振动。前面的声音送进耳朵，后面那一股如果不处理，就会通过外壳缝隙溜出去，变成“二次污染”。

研究数据显示，在普通开放式设计中，背向声压能干到前向输出的60%以上！这就难怪听起来私密性差了。

所以，要治漏音，光堵住出口不够，还得管好源头、拦住路径、再补上最后一道防线——有点像防病毒的三重防护体系 🔐

第一道防线：让声音“长眼睛”，只往该去的方向走

传统圆形扬声器像个球形音箱，四面八方均匀发声（偶极子特性），注定控制不住方向。而Cleer Arc5直接换了思路： 不让它乱发，从根上收束能量 。

他们用了个椭圆振膜 + 偏心音圈的设计，配合前置波导结构，相当于给声音装了个“聚光灯”。你可以想象成手电筒和LED灯的区别——一个聚焦，一个散射。

椭圆振膜 ：长轴对应主要听音平面，短轴抑制横向振动模态；
非对称悬挂系统 ：边缘刚度梯度分布，确保振动相位更一致；
号角状导波器 ：压缩声波扩散角度到±35°以内，提升指向性。

实测数据也很硬核：前向声压比常规设计高约4dB，而90°侧向声压降低超过7dB。这意味着更多能量精准投递到你的耳朵里，而不是洒向四周。

这个设计属于“源头治理”，属于最高效的一环——毕竟， 不产生的泄漏，才是最好的抑制 💡

第二道大招：主动出击，用“反声音”把它抵消掉

如果说定向扬声器是防守型选手，那接下来这套 自适应声学反相抵消技术（AAC） 就完全是进攻姿态了 ⚔️

原理听着有点玄乎：我录下你要漏出去的声音，然后生成一个完全相反的波形，让它俩在空气中“同归于尽”。

这其实借鉴了主动降噪（ANC）的思想，但应用场景完全不同。ANC是对外界噪音做抵消，而这里是 对自己发出的声音做内部清理 ，更像是“自我净化”。

具体是怎么操作的？

耳机内部藏了个微型麦克风，专门监听扬声器背面的声音；
DSP芯片实时分析这段信号，算出一个幅度相同、相位相反（180°反相）的补偿波；
这个“反声音”由辅助振膜或主单元反向驱动发出；
两者在腔体附近叠加，发生破坏性干涉，声能大幅削弱。

重点来了：这不是一锤子买卖，而是 每秒上千次动态调整 的自适应过程。因为佩戴姿势、温度湿度甚至耳廓形状都会影响声学路径，必须持续学习和校正。

他们用的是改进版FXLMS算法（Filtered-X LMS），还加入了次级路径建模和归一化处理，稳定性强得多。延迟也压到了<50μs，保证相位匹配精度，不然反而可能增强噪声。

下面这段伪代码，就是核心算法的灵魂写照 👇

// FXLMS Algorithm Pseudocode for Adaptive Cancellation
#define FILTER_LENGTH 64
float primary_signal;           
float error_mic_signal;          
float reference_filtered[FILTER_LENGTH];
float filter_weights[FILTER_LENGTH] = {0};  
float step_size = 0.001;         

void fxlms_update(float mic_input) {
    float predicted_noise = 0;

    // 更新参考信号缓冲区
    for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH - 1; i++) {
        reference_filtered[i + 1] = reference_filtered[i];
    }
    reference_filtered[0] = mic_input;

    // 计算预测噪声输出
    for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH; i++) {
        predicted_noise += filter_weights[i] * reference_filtered[i];
    }

    // 获取误差并更新权重
    float residual_error = error_mic_signal - predicted_noise;
    for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH; i++) {
        filter_weights[i] += step_size * residual_error * reference_filtered[i];
    }

    // 输出反相信号
    dac_output(-predicted_noise);
}

别被代码吓到～简单说就是：不断试错、不断优化滤波器参数，直到把泄漏信号尽可能抹平。整个系统功耗只增加约8%，放在TWS耳机里算是相当克制了。

而且它特别擅长对付 中低频段（200Hz–2kHz） ——这正是人耳最敏感、也最容易被人听清语音和旋律的区间。精准打击，效果立竿见影！

第三道保险：做个“声学迷宫”，让残余泄漏有去无回

就算前面两道防线再强，总会有漏网之鱼，尤其是高频杂散声。这时候就得靠 被动吸声结构 来兜底了。

Cleer在腔体内做了个多层复合的“声学迷宫”，名字听着像游戏关卡，其实是正经物理降噪高手 🧩

这个迷宫由四层组成：

微孔进气层 ：表面布满<0.3mm的激光钻孔，限制声波直接喷射；
梯度吸音棉层 ：密度从50逐步升到150kg/m³，逐级消耗声能；
亥姆霍兹共振腔阵列 ：多个微型空腔调谐在250Hz、500Hz等关键频点，专吸低频峰值；
反射导流壁 ：内壁倾斜设计，迫使残余声波来回反弹，越跑越弱。

整体看起来像个精密的声学滤波器，等效于一个高阶低通网络。测试显示，在200–2000Hz范围内平均插入损耗达15dB，某些频段甚至衰减18dB！

关键是这么复杂的结构，厚度才6.2mm，完美塞进轻薄机身里。而且完全免维护——不像主动系统需要供电和计算，这种材料级吸收稳如老狗，十年后照样管用。

三箭齐发：这才是真正的系统级工程

单独看每一项技术，都不算全新发明。但Cleer厉害的地方在于—— 把它们拧成一股绳，打出协同效应 。

整个系统的工作流程就像一场精密的交响乐：

[音频输入]
     ↓
[DSP 主控芯片]
   ↙       ↘
[解码放大 → 主扬声器] → [定向声束输出]
   ↘       ↙
[背麦采样 → AAC算法处理]
     ↓
[反相驱动信号 → 辅助振膜/主单元反向激励]
     ↓
[多层声学迷宫结构] → 吸收残余背向声能

层层递进，环环相扣：