车载电子系统验证里信息娱乐系统音频输出音质的主观评价测试

车载信息娱乐系统作为车内交互的核心模块，其音频输出音质直接影响用户驾乘体验。相较于客观指标（如信噪比、总谐波失真），主观评价测试更能还原用户真实感知——毕竟用户不会通过数据判断“音质好不好”，而是通过听感体验来评价。本文聚焦车载音频主观评价测试的具体落地，从测试准备、场景设计到结果分析，拆解专业验证流程中的关键环节，为行业提供可操作的实践参考。

主观评价测试的前置条件：样本与人员准备

待测样本的选择需覆盖用户真实使用场景：首先是音频源，要包含蓝牙（AAC/SBC编码）、USB（WAV/FLAC无损格式）、在线音乐（128kbps/320kbps MP3）三类，覆盖用户最常用的音源类型；其次是音乐素材，需选取古典（如贝多芬《命运交响曲》）、流行（如周杰伦《青花瓷》）、摇滚（如AC/DC《Highway to Hell》）、人声（如蔡琴《渡口》）四类，覆盖不同频率特性的音乐——比如《渡口》的鼓点测试低频，《青花瓷》的人声测试中频，《命运交响曲》的小提琴测试高频。样本需统一音量至80dB（通过声级计在驾驶员位置测量），避免音量差异影响听感评价。

评价人员的招募需贴合目标用户画像：优先选择25-45岁、有日常驾车听音乐习惯（每周≥3次）的群体，人数控制在15-20人（统计学上可保证结果显著性）。需通过纯音测听排除听力异常者（双耳听力阈值＞25dB HL视为不符合），同时避免专业音频从业者（如音响师）——因为他们的听感标准远高于普通用户，会导致结果偏差。某国产车企的实践显示，符合用户画像的评价人员给出的结果，与市场反馈的相关性高达85%，远高于非目标群体的50%。

车内真实场景的还原：测试环境搭建

车载音频的听感体验与车内环境强相关，因此测试需还原真实驾乘场景的核心要素：首先是噪音模拟，需通过“车内声学模拟系统”还原不同车速下的噪音——如60km/h匀速行驶的风噪（约65dB）、30km/h过减速带的路噪（约55dB）、发动机怠速噪音（约45dB），这些噪音会掩盖音频细节，是用户真实遇到的“干扰源”。其次是座椅位置模拟，需覆盖驾驶员（左前）、副驾（右前）、后排（左后）三个典型位置——车内声学环境存在“声场不均匀”问题，比如驾驶员位置离左扬声器更近，听感更偏向左侧，而后排则受后扬声器影响更大，需分别测试不同位置的听感。

环境变量的控制同样关键：测试需在半消声室或专业车载声学实验室进行，温度保持22-25℃、湿度40%-60%（避免温度过高导致耳道充血，影响听感）；测试用整车需关闭空调、车窗，避免额外噪音；扬声器需校准至“中性频响”（即频响曲线±3dB内），确保不同车辆的扬声器特性一致——否则无法判断是系统问题还是扬声器问题。某豪华品牌的测试中，曾因未校准扬声器，导致某车型评分偏低，后来发现是扬声器频响曲线偏差5dB，校准后评分回升20%。

测试内容设计：覆盖用户核心听感维度

主观评价的核心是拆解用户“听不懂但能感知”的维度，行业通用的维度包括5类：1、低频下潜：评价鼓点、贝斯等低频乐器的力度与深度，比如“《渡口》的鼓点有没有让你觉得‘有劲儿’，还是像‘敲纸板’？”；2、中频清晰度：评价人声、吉他等中频乐器的通透度，比如“《青花瓷》的人声有没有被琵琶声掩盖，或出现毛刺感？”；3、高频延展：评价小提琴、镲片等高频乐器的明亮度，比如“《梁祝》的小提琴音色有没有‘刺耳’，还是‘清亮但不尖锐’？”；4、立体感：评价环绕声的包围感，比如“《加州旅馆》的观众掌声有没有从‘前方’扩展到‘周围’？”；5、抗干扰性：评价噪音下的细节保留能力，比如“60km/h风噪下，能不能听清《小幸运》的钢琴伴奏？”。

每个维度需对应具体的测试用例，比如测试“抗干扰性”时，需播放320kbps的流行乐，叠加60km/h风噪，让评价人员判断“ vocals（人声）的可懂度”；测试“立体感”时，需播放5.1环绕声版本的古典乐，让评价人员用“1-5分”评价“包围感的强弱”。某合资品牌的测试显示，用户对“中频清晰度”的关注度最高（占比40%），其次是“抗干扰性”（30%）——这意味着优化人声清晰度和噪音下的细节保留，能快速提升用户满意度。

动态音频源测试：还原用户真实使用习惯

用户日常使用的音频源并非“单一、固定”的，因此测试需覆盖动态场景：1、蓝牙传输测试：需对比AAC（高级音频编码）与SBC（子带编码）的听感差异——AAC编码的音频细节更丰富，而SBC则更常见于中低端车型，需测试用户能否感知两者区别；2、在线音乐码率测试：需选择128kbps（普通音质）、320kbps（高清音质）、FLAC（无损）三类码率，测试用户对“音质提升”的敏感度——某车企的测试显示，仅30%的用户能区分320kbps与FLAC的差异，说明过度追求无损格式可能是“技术冗余”；3、音频源切换测试：需模拟“从蓝牙切到USB”“从在线音乐切到收音机”的场景，测试切换时是否有爆音、音量突变等问题——这些细节问题会严重影响用户体验，比如切换时的“啪”声，会让用户觉得“系统很劣质”。

音量动态测试也不可忽略：需测试低音量（40dB，相当于“轻声听”）、中音量（80dB，常规听感）、高音量（90dB，嘈杂环境）下的音质变化——低音量时，低频容易“消失”（因为人耳对低频的敏感度随音量降低而下降），需评价“低频是否还能被感知”；高音量时，需评价“有没有破音或失真”。某国产车型曾因高音量下的总谐波失真超标（＞1%），导致用户投诉“声音炸耳”，后来通过优化功放电路，将失真降到0.5%以下，投诉率下降80%。

评价量表设计：从模糊到具体的量化转换

主观评价的难点是将“模糊感受”转化为“可量化数据”，因此量表设计需避免“抽象问题”，改用“具体场景化问题”。比如不用“你觉得音质好吗？”，而是用：“在60km/h风噪下，你能听清《小幸运》的人声吗？（1=完全听不清，5=非常清楚）”“《渡口》的鼓点力度有没有让你觉得‘有劲儿’？（1=完全没有，5=非常明显）”“《梁祝》的小提琴音色有没有让你觉得‘刺耳’？（1=完全没有，5=非常刺耳）”。

语义差分法是常用的量表工具，通过“对立形容词对”让评价更直观，比如“低频弱——低频强”“中频模糊——中频清晰”“高频刺耳——高频清亮”，评价人员需在5点量表上选择自己的感知位置。此外，需加入1-2个开放性问题，比如“你觉得这个音质最让你不满意的地方是什么？”“如果让你改进，你会先改哪一点？”——这些问题能补充定量数据的不足，比如某系统的定量评分中“中频清晰度”得3分，但开放性问题中用户提到“人声有‘金属味’”，这提示研发人员需优化中频的均衡曲线（减少2kHz附近的增益）。

测试过程的质量控制：避免偏差的关键动作

主观评价的偏差主要来自“人为因素”，需通过流程设计规避：1、中立性控制：测试前需向评价人员强调“保持客观”，避免提及样本的品牌、价格等信息——比如不能说“这是我们的旗舰车型，你觉得音质怎么样？”，否则会引导评价人员给出更高分数；2、顺序随机化：样本需随机呈现，比如先测A系统，再测C系统，再测B系统，避免“顺序效应”（比如先测的样本印象更深，评分更高）；3、疲劳控制：每测试30分钟需休息10分钟，避免听觉疲劳——人耳在连续听1小时后，对高频的敏感度会下降，导致评分偏差。

测试过程中需实时监控：比如用摄像头记录评价人员的状态，若发现有人频繁看手机、分心，需提醒或排除其数据；若某评价人员的评分全为“1”或“5”，需视为“异常值”排除——统计学上，异常值会拉低结果的可信度。某车企的测试中，曾有1名评价人员给出的评分与其他人相差3倍，后来发现他是“为了拿测试补贴”随意填写，排除后结果的信度系数（α）从0.6提升到0.8，达到统计学要求。

结果输出与改进方向：从分数到落地动作

测试结果需通过“可视化+关联分析”转化为改进方向：首先是雷达图展示——将每个系统的5个维度评分（低频、中频、高频、立体感、抗干扰性）绘制成雷达图，直观对比不同系统的优势与不足，比如A系统的雷达图显示“中频清晰度4.5分，抗干扰性3分”，说明需重点优化抗干扰性；其次是相关性分析——用SPSS软件分析“各维度评分与总体满意度的相关性”，比如“中频清晰度”与总体满意度的相关系数r=0.7（强相关），“高频延展”r=0.3（弱相关），说明优化中频清晰度能更高效提升满意度；最后是与客观指标关联——比如“抗干扰性评分低”对应客观指标“信噪比＜60dB”，说明需提升信噪比（比如增加降噪算法）；“中频清晰度低”对应“总谐波失真＞0.5%”，说明需优化功放或扬声器。

某豪华品牌的实践案例：通过主观评价测试，发现其入门级车型的“抗干扰性”评分仅2.5分，对应客观指标“信噪比55dB”。研发团队通过增加“自适应降噪算法”（能根据车速调整降噪强度），将信噪比提升至65dB，再次测试后“抗干扰性”评分升至4分，用户满意度提升25%。这说明主观评价与客观指标的结合，能快速定位问题根源，避免“盲目优化”。