La suppression du bruit ENC fait-elle la distinction entre les sons ?
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Récemment, notre société a mené des tests pratiques comparant l'efficacité de l'ENC (Environmental Noise Cancellation) et nous avons découvert un problème : lors d'appels continus, des tests avec différents bruits externes (musique forte ou bureau bruyant) ont révélé des différences du point de vue du client.
La raison principale :les caractéristiques acoustiques de la musique et du bruit de bureau sont nettement différentes, et les objectifs de conception et les principes de fonctionnement du système ENC conduisent à des méthodes de traitement différentes pour ces deux types de sons, entraînant des expériences d'écoute différentes pour le client.
Nous considérons l'algorithme ENC comme un « filtre intelligent ».dont la tâche principale est d'identifier et de supprimer le bruit environnemental -à large bande et non humain, tout en préservant et en améliorant votre voix.
| Type de bruit | Musique forte | Environnement de bureau bruyant |
| Caractéristiques acoustiques | Très structuré, transitoire, à haute-énergie et avec un chevauchement significatif avec le spectre de la voix humaine.La musique contient des mélodies et des rythmes clairs, avec une énergie répartie sur toute la gamme de fréquences (battements de batterie à basse fréquence-, chants à fréquence moyenne - et instruments à haute fréquence -). | Relativement aléatoire, non structuré et avec une énergie dispersée.Comprend des sons de parole intermittents (avec des spectres chevauchant la voix humaine), des sons de clavier nets (fréquences moyennes-à-hautes) et des sonneries téléphoniques graves-, etc. |
| Comment l'algorithme ENC le "voit" | Une source d’interférence puissante et impossible à distinguer.Les algorithmes ENC ont du mal à séparer complètement la musique jouée en externe de la voix humaine à laquelle vous parlez, car leur fréquence et leur dynamique sont très similaires. L'algorithme peut devenir « confus » ou « compromis ». | Il s’agit d’un exemple typique de bruit de fond qui doit être supprimé.C’est précisément l’objectif principal de conception de l’algorithme ENC. L'algorithme modélise efficacement le bruit et le soustrait du signal. |
| Impact sur les signaux "sidetone" | L'effet de suppression est limité.L'algorithme ne peut pas éliminer complètement la musique, donc le « sidetone » que vous entendez contient toujours une petite quantité de musique. Ce que vous entendez dans vos écouteurs, c'est la musique dans « l'effet local » ainsi que le son original de la musique qui voyage directement dans l'air et dans le boîtier du casque jusqu'à vos oreilles. Lorsque ces deux éléments sont combinés, vous entendez une petite quantité de musique. | L'effet de suppression du bruit est significatif.L’algorithme a réussi à supprimer la plupart du bruit du bureau. Par conséquent, le bruit ambiant dans le retour « sidetone » que vous recevez est considérablement réduit, laissant principalement votre propre voix et celle de l'autre partie. Ce que vous entendez dans vos écouteurs est l'effet local « propre » plus le bruit d'origine directement transmis. Cependant, comme le bruit de l’effet local est supprimé, créant ainsi un contraste, vous pourriez percevoir le bruit ambiant global comme étant réduit. |
La conclusion est que lorsque vous portez des écouteurs à réduction de bruit ENC- :
- Dans un appel typique d'un environnement de bureau intérieur (avec sons de clavier/parler/sonnerie de téléphone, etc.), le client peut à peine entendre le bruit ambiant de votre côté : l'algorithme ENC supprime efficacement ces sons dans la tonalité secondaire, laissant principalement votre propre voix et celle de l'autre partie.
- Lorsque vous passez un appel à l'extérieur avec de la musique forte à proximité : étant donné que le spectre de la musique chevauche fortement le spectre de la voix humaine, il dépasse la plage de traitement idéale de l'algorithme ENC standard. L'algorithme a du mal à séparer parfaitement la musique de la voix humaine, ce qui la fait apparaître dans votre ton latéral, mais cela n'affecte pas la capacité du client à entendre clairement ce que vous dites.
- Ce test révèle avec précision les différences de performances et les limites de la technologie ENC dans différents scénarios. Il excelle dans la gestion des bruits aléatoires, tels que les conversations/la climatisation/les sons du clavier/la sonnerie du téléphone dans les environnements intérieurs, mais ses performances sont limitées lorsqu'il s'agit de sources sonores très structurées avec mélodie et rythme, comme la musique forte dans les environnements extérieurs, bien que cela n'affecte pas la clarté des appels.
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Vidéo 1 : performances d'annulation du bruit ENC dans un environnement de bureau bruyant. (résultats réels des tests)
Modèle de casque testé :Casque USB FC22
Liste des casques Beien :Beien Noise-Guide d'achat d'un casque antibruit avec microphone
Vidéo2 : performances d'annulation du bruit ENC avec musique jouant fort. (résultats réels des tests)
Modèle de casque testé :Casque USB FC22
Liste des casques antibruit Beien- :Collection de casques USB à réduction de bruit pour centre d'appels
