机器翻译自Equalizing Headphones the Easy Way, 翻译待优化

在主动降噪和无线技术进步的推动下，近年来，耳罩式耳机的普及率迅速提高。现在，方便和外观被认为是许多人在选择购买耳机时最重要的属性。消费者通常没有足够的音频知识来优先考虑音质，这就促使制造商把注意力放在其他方面，制造商甚至可能会故意把耳机的声音调得很 “糟糕”，例如把低音提高到不自然的高水平，以引起潜在买家的兴奋反应。然而，这在很大程度上是可以解决的，这篇文章告诉你如何做到这一点。

耳机的音质主要由它的频率响应决定。频率响应描述了不同频率的平衡：低音、中音和高音。如果耳机的频率响应与人类对房间里的扬声器发出的声音的感知不一致，那么耳机的声音就会不自然。音乐的录制、混合和掌握是为了用扬声器来听，所以耳机应该试图模仿这种体验。

意外和不幸的现实是，更昂贵的耳机并不比便宜的耳机有更好的频率响应。这意味着你不能简单地购买一个昂贵的耳机，并相信你得到一个好的声音。幸运的是，你不必购买昂贵的耳机，因为即使是价格低廉的耳机，也可以通过均衡频率响应以匹配自然的频率响应而使其听起来不错。事实上，一个100美元的耳机经过均衡处理，听起来很自然，大多数人都会喜欢，而许多高端耳机在没有均衡处理的情况下，价格高达数千美元。在没有大量实践的情况下，自己转动旋钮和滑块往往会使你的声音更差，而不是更好，但有一个更简单的方法…

AutoEQ是一个用于均衡耳机的工具，使其听起来更自然、更好。虽然该项目对开发者和技术人员有很多好处，但对大多数人来说，主要的吸引力是为1400多个耳机型号预先计算的均衡器设置。只需前往结果部分，搜索你的耳机型号，并遵循使用说明。

AutoEQ本身并不做实时均衡，而是产生可以在各种均衡器应用程序中使用的设置。AutoEQ的预计算结果包括参数化均衡器参数、标准的10段图形均衡器级别和基于卷积的均衡器的脉冲响应。这些都意味着基本上涵盖了所有的平台和设备。

如果在预先计算的结果中找不到该型号的耳机，而你又有频响图可用，你可以为自己的耳机创建均衡设置。很多频响图只要在网上搜索一下就可以找到，尽管不是所有生产过的耳机都被测量过。频响图看起来像下图。

有些图表是由麦克风测量的原始频率响应，有些是用目标频率响应补偿的。严格来说，补偿的实际上不是频率响应，而是自然频率响应的偏差（误差）。补偿后的测量结果因使用的补偿而大不相同，并非所有的测量系统和补偿曲线都是一样的。

上图是没有补偿的，所以在创建均衡设置时需要进行补偿。用于该测量的测量系统恰好与哈曼国际的最新研究兼容，所以可以使用任何哈曼入耳式目标进行补偿。当处理未补偿的图形时，你基本上必须知道使用哪条补偿曲线，或者只是尝试例如最新的哈曼目标并希望得到最好的结果。

上图已经用漫射场响应(diffuse field response)进行了补偿，因此可以用零补偿来使用。许多人认为漫反射场太亮，有太多的高音，所以使用它可能不会产生理想的结果。最后一张图看起来是有补偿的，但没有披露补偿曲线。这种情况经常发生，尽管你可以尝试调查，如果你能找到关于补偿曲线的说法。在任何情况下，我们必须处理我们所拥有的东西，在使用任意频率响应图时，不能期望每次都有理想的结果。

上图没有显示是被补偿的，在这些情况下知道可能是很困难的。耳机在3kHz处应该有一个大约10到15dB的峰值，所以如果图中有这个峰值，那么它很可能没有被补偿。有些耳机与理想的目标有很大的偏差，在这种情况下，均衡有补偿和无补偿的耳机，都听一听, 比较哪个更好，可能是唯一的方法。

AutoEQ要求输入的数据是数字CSV文件，因此需要从图形图像中读取数值。WebPlotDigitizer在这里提供了帮助。使用WebPlotDigitizer，你可以加载图像，设置图轴对齐，并设置参数来寻找曲线像素。下面是方法。

首先到WebPlotDigitizer，用 “Load Image” 按钮加载你的图像。 选择 “2D (X-Y) Plot” 作为绘图类型，并点击 “Align Axes”。 用光标点击图像，对准轴线。首先在20Hz的X轴上，然后在20kHz的X轴上。对Y轴做同样的操作，选择Y轴上最低和最高的点，这些点旁边有一个数字。X轴上的两个点必须在同一水平线上，Y轴上的两个点必须在同一垂直线上。右上角的缩放窗口可以让你看到更精确的视图。当你设置好所有四个点后，点击 “Complete”。 设置X和Y轴的数值。当选择各自的输入字段时，顶部的缩放窗口将显示被点击的点的附近情况。如果你点击了轴上所有靠近标签的点，你应该看到数字标签。当所有的数值都在输入栏中时，选择X轴的 “Log Scale”。点击 "OK"来完成。 在轴对齐和缩放之后，你需要设置从图像中读取图形像素的参数。通过点击 "Foreground Color"旁边的彩色方块，将前景色设置为曲线的颜色，并使用 "Color Picker"从曲线上选取一个颜色。确保在线条的正中间点击以获得最佳效果。将 "Distance"设置为一个较低的值，如5，如果你的图像分辨率较低，则设置较小的 "Averaging Window"值。点击 "Run"来寻找曲线点。 如果有曲线点丢失，可以尝试增加颜色距离或挑选新的颜色。如果有均匀的点，但它们太少或太多，试着调整平均窗口的大小。如果图像的曲线外有相同颜色的像素，你可以使用 "Box "或 "Pen"工具来标记曲线区域，WebPlotDigitizer将会忽略其他像素。 点击左手边的 “View Data”，打开数据查看对话框。在这里将 "Sort By:"设置为 “X”，"Order"设置为 “Ascending”。将 "Digits"设置为2 “Fixed”，并删除 "Column Separator"中逗号后的空格。原始的列分隔符输入栏应该有“, ”(译者: 英文逗号+空格)而不是“,”(译者: 英文逗号)。 点击 "Format"来格式化数据。最后添加标题行 “frequency,raw"作为数据文本区的第一行。在这个阶段，最好检查一下是否有重复的频率值的行。AutoEQ会通知这些，但如果你现在就把它们删除，事情会进行得更顺利。(译者: Office和WPS均能简便地对CSV删除重复数据) 将文本数据复制粘贴到文本编辑器中，如记事本(译者: 或直接点击"Download .CSV"并打开)，并以耳机型号名称和”.csv"文件扩展名保存该文件。在这个例子中，该文件将是 “Custom Art FIBAE 3.csv”。如果你使用记事本，在保存时将编码设为UTF-8，文件类型设为 “所有文件”。如果你有或愿意安装一些更好的文本编辑器，如Notepad++，你应该使用它，因为在某些情况下，记事本可能会对字符编码做出讨厌的事情。

一旦你创建了CSV文件，就该启动AutoEQ了。首先访问https://github.com/jaakkopasanen/AutoEq，然后点击右上方的绿色 "Clone or download"按钮。如果你熟悉Git，就用git clone；如果不熟悉，就用 “Download ZIP”。解压缩到方便的位置，打开终端（CMD命令提示符）并导航到解压缩的位置。按照安装说明进行安装，并尝试一些例子的命令来进行。

你已经安装了AutoEq并开始工作了，所以下一件事是根据你用WebPlotDigitizer创建的CSV文件创建均衡设置。将文件移到 “AutoEq/my_data/Custom Art FIBAE 3/Custom Art FIBAE 3.csv”（或任何你的耳机型号）并运行。

python autoeq.py --input_dir="my_data/Custom Art FIBAE 3" --output_dir="my_results/Custom Art FIBAE 3" --compensation="compensation/harman_in-ear_2019v2_wo_bass.csv" --equalize --parametric_eq --max_filters=5+5 --ten_band_eq --convolution_eq --bass_boost=6 --standardize_input

你的结果可以在 "AutoEq/my_results "文件夹中找到。参数均衡器过滤器等可以在README.md文件中找到。启动你选择的均衡器，配置设置并享受音频涅槃。 下面是结果图的例子。 本例中使用的测量是用与哈曼入耳式目标兼容的测量系统进行的，所以这就是用--compensation参数作为补偿曲线。请注意，所选的补偿文件 "harman_in-ear_2019v2_wo_bass.csv "没有低音增强，因为我们用AutoEq添加了低音增强，每个人喜欢的低音增强水平差别很大，所以最好根据自己的喜好来调整。

在处理已经补偿过的图形时，你需要提供平坦的曲线作为补偿文件。这可以通过以下方式实现--compensation="compensation/zero.csv"

结果有10个参数均衡器过滤器被优化，其中前5个可以独立使用。如果需要，你可以用--max_filters参数来调整。--ten_band_eq参数激活了对标准10段图形均衡器的优化。--bass_boost=6将低音增强架设为+6dB。最后--standardize_input使输入文件更新为AutoEQ标准格式。

还有其他几个参数，你可以用它们来微调结果，你可以在命令行参数文档中阅读更多关于这些参数的信息。

如果你在本指南中遇到问题，或有如何做得更好的想法，请在第22期发表评论。