骨传导耳机会影响听力么?盘点骨传导耳机的好处与坏处都有哪些?

先说结论,使用骨传导耳机是不会影响听力的!并且由于骨传导耳机的特殊传声原理,相比于传统的入耳式耳机,骨传导耳机拥有更多的优点,下面带大家了解一下骨传导耳机的优点和缺点都有哪些。

一、骨传导耳机的优点是什么?

1、骨传导耳机使用更安全

普通的耳塞式耳机或者头戴式耳机,在使用的时候很难听到外界的声音,尤其是在外面使用的时候,听不到外界的声音会很危险,而骨传导耳机因为不用入耳佩戴,在使用的时候也可以听到外界声音,并且可以进行交流沟通,所以可以很好的避免这一点。

2、骨传导耳机使用更健康

因为骨传导耳机自身的原理所以不用入耳佩戴,长时间佩戴也不会损伤耳膜,不会堵塞耳道,不会因为细菌感染患上中耳炎,在听力的影响下,骨传导耳机的振波也比普通的耳机要小,对耳内毛细胞的伤害会减少80%左右,不会伤害听觉神经,也不会造成耳痛、听力下降、耳鸣等问题,会将对耳朵的伤害降到最低,所以说,骨传导耳机使用起来会更健康一点。

3、骨传导耳机佩戴起来更舒适

骨传导耳机佩戴起来可以做到真正的解放双耳,经常佩戴耳塞式耳机的朋友应该都体会过,无论是入耳式、半入耳式还是头戴式耳机,戴久了都会对耳朵造成压迫感,那种感觉很不舒服,严重的可能导致耳廓周围红肿疼痛,而骨传导耳机佩戴完全不用接触耳朵,戴到头上就可以听到声音,所以不会有任何不适。

二、骨传导耳机的缺点是什么?

1、存在漏音

不管什么耳机,都会存在漏音情况,只是漏音的大小不同,相对于传统的耳机来说,这也是很多网友吐槽的一点,随着科技的进步,骨传导耳机的漏音情况已经有了很大的改善,这也算不上很大的缺点。

2、音质不如入耳式耳机好

由于骨传导耳机的定位不同,相对于传统耳机,肯定是没有传统耳机的音质好一点,但也没有相差太多,只是说同价位的话,音质没有传统耳机好一点,如果说非常在意音质的话,还是建议选购传统的耳机。

3、噪音环境中无法使用

由于骨传导耳机的独特传声方式,所以容易受到周围环境声音的影响,如果周围环境声音过大,可能会听不到耳机传递出的声音。

三、如何选择骨传导耳机

相信大家对骨传导耳机有了一些了解,那么随着骨传导耳机逐渐变得热门,我们该如何选购呢,下面看下选购骨传导耳机的一些小技巧:

1、佩戴舒适度

佩戴时的舒适度我感觉是最重要的,因为使用的时候要一直佩戴着,所以耳机的材质、重量、大小都会影响到佩戴的舒适度,佩戴的舒适度会直接影响整体的体验感。

2、耳机的外观颜值

耳机颜值的高低决定会不会购买和使用,如果一个各方面表现都不错的耳机,但是外观很丑,相信你也不会去使用,这个要因人而异,因为每个人的审美都不同,所以,耳机的颜值自己喜欢就可以。

3、技术和配置

由于市面上的耳机种类繁多,所以使用的技术和配置都不一样,所以在挑选耳机时优先选择有专利技术或者采用最新配置的。

4、防水等级

日常生活中都会遇到下雨或者运动出汗的情况,所以耳机的防水性能决定了能否在有水的场景中使用,目前市面上的等级还挺多的,IPX1-IPX8级防水,优先选择防水等级高的耳机。

5、续航时间

续航时间也很重要,续航长的耳机肯定要比续航短的耳机用起来来舒服,也避免出现使用一会便关机的情况,续航方面可以满足日常中的使用就可以。

四、骨传导耳机推荐

下面跟大家分享几款当下比较热门的骨传导耳机型号,大家可以根据需求和建议选择入手!

1、南卡骨传导耳机-Runner Pro4S

点评:音质和舒适度口碑认可度Top1骨传导耳机专业老牌!

Nank南卡是目前行业骨传导耳机领域做得最棒的一个品牌,其中口碑最好的一款耳机便是南卡Runner Pro4s,可同时兼顾舒适度和音质体验。佩戴舒适度做到优秀并不难,但骨传导耳机行业里,能同时将佩戴舒适度和音质体验都兼得,行业品牌里也就Nank南卡了!目前连傅园慧孙杨游泳冠军等专业运动员也在用,实力可见一斑!

南卡Runner Pro4S内置全包裹式的骨传导振子,可以使振子在封闭式的环境下工作,能从根源处减少漏音的产生。并通过采用一体化机身避免开孔进一步降低漏音,而智能反相声波系统,则作为最后的一道防线,对剩余的漏音进行进一步的抵消,最终实现90%的降漏效果。音质上,业界首创的第二代南卡響高效能振子可以实现音场加强,提高声音还原度,让音乐细节得以如实体现,累计音质提升78%,震感减少25%

舒适度方面,耳机造型采用流体学海马造型,整体机身采用了高科技低敏硅胶材质,不含化学成分避免过敏现象。整体触感犹如婴儿肌肤一般丝滑,即使长时间佩戴也不会出现不适感,而且南卡还专门设置水下音效,在游泳中可以享受专属的沉浸式音乐体验。

此外,耳机还支持AI通话降噪功能NFC极速连接智能一拖二10小时的超长续航以及全新的蓝牙5.3芯片,总的来说,这款南卡Runner Pro4s可以说是当下骨传导耳机天花板!

2、骨聆SS900

点评:造型新颖、创意耳夹式佩戴

这款骨聆SS900,虽然是骨传导耳机,但佩戴方式跟传统骨传导耳机有所不同,采用很新颖的耳夹式佩戴方式,虽然是耳夹式,但佩戴时并不会感觉到不舒服,原因在于耳机采用弹性夹持弯臂设计,贴合人体部分非常柔软,单耳重量仅7.7g,并不会有压迫感,音质方面搭载了新一代BoCo微型骨传导振子,配合上AVV技术,不仅可以降低耳机的漏音情况,还能带来不错的音质体验,另外,耳机的防水性能达到了IPX7级,可以无惧使用时的水渍。

3、OpenRun Pro

点评:颜值党必备的一款骨传导耳机

耳机采用传统的项圈挂耳式造型设计,材质上采用硅胶+塑料的材质,后挂部分外部采用硅胶,内部采用记忆钛合金材质,柔韧性不错,并且外观双拼色的设计,看起来运动感十足,内置独家低频增强技术,低频音效表现非常不错,虽然IP55防水有点低,但是另外增加了双层网状结构+纳米防水镀层的设计,也可以满足使用时候的防水需求。

3、飞利浦A6606

点评:夜跑爱好者必备的一款骨传导耳机

耳机采用黑色和灰色的颜色搭配,简约大方,内置记忆钛金属骨架,外部采用硅胶材质,保证柔软度的同时还能保证舒适度,内置15mm骨传导振子单元,特殊的圈铁耦合技术可以带来更广阔的音效,另外,耳机拥有夜跑灯设计,还拥有四种不同的闪烁模式,配合上IP67级防水,如果你经常夜间使用,那么这款耳机一定不要错过。

5、南卡骨传导耳机-Runner CC4

点评:百元价位骨传导耳机性价比之王,性能齐全,音质好,佩戴更舒适!

绝对不可错过的一款平价耳机,机身设计简洁大方,运动感十足,耳机外形是专门根据亚洲人耳廓结构设计的,内置记忆钛合金材质,柔韧性非常好,即使360°折叠,也能迅速恢复,整机重25g,佩戴轻盈无压力,日常运动佩戴也不会掉落,很稳固,内置南卡独家AF全振指向性技术,能有效提高振子35%的震动面积的同时,还能带来清晰、层次分明的音质表现,并且采用全新的蓝牙5.3芯片,性能流畅无卡顿,并且抗干扰性也很强,并且还提供4G内存版本可供选择,能容纳1000多首音乐,可以摆脱手机独立使用,是目前百元价位中性价比最高的一款骨传导耳机。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/216486.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

分享80个菜单导航JS特效,总有一款适合您

分享80个菜单导航JS特效,总有一款适合您 80个菜单导航JS特效下载链接:https://pan.baidu.com/s/1NgNc759Kg1of_8vR7kaj6A?pwd6666 提取码:6666 Python采集代码下载链接:采集代码.zip - 蓝奏云 学习知识费力气,…

二叉树题目:二叉树的完全性检验

文章目录 题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围 解法思路和算法代码复杂度分析 题目 标题和出处 标题:二叉树的完全性检验 出处:958. 二叉树的完全性检验 难度 5 级 题目描述 要求 给定一个二叉树的根结点 root \texttt{root} root&…

Python更改YOLOv5、v7、v8,实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv,然后再整合绘制到一张图上(使用matplotlib绘制)

1. 前提 效果图 不错的链接:YOLOV7训练模型分析 关于map的绘图、loss绘图,可参考:根据YOLOv5、v8、v7训练后生成的result文件用matplotlib进行绘图 v5、v8调用val.py,v7调用test.py(作用都是一样的,都是…

LED广告机在密闭箱体内的散热方法

在现代电子产品中,尤其是LED广告机这类大型设备的连续使用过程中,发热问题一直备受关注。以下简要介绍LED广告机在密闭的箱体内如何进行散热降温的有效方法。 1. 设计出风口 LED广告机背面通常设计有镂空矩形,即出风口,以确保空气…

Ubuntu20.04/Linux中常用软件的安装

文章目录 一、安裝与卸载微信二、安裝与卸载QQ三、安装Chrome浏览器并加入apt更新四、安裝VScode4.1 安装常用插件4.2 减小Ipch缓存: 五、安装代码对比工具Meld六、安裝WPS七、安装PDF阅读器Foxit Reader八、安装文献管理软件Zotero九、安装有道云笔记十、安装远程控…

分享66个菜单导航JS特效,总有一款适合您

分享66个菜单导航JS特效,总有一款适合您 66个菜单导航JS特效下载链接:https://pan.baidu.com/s/1dpGGbptx6hEKcBnTMNLIdA?pwd6666 提取码:6666 Python采集代码下载链接:采集代码.zip - 蓝奏云 学习知识费力气,…

mysql有哪些锁,理解各种表锁和行锁

全局锁 主要用于数据库的备份,但会使得备份期间不能有任何事务插入删除更新数据,这很影响实际业务。所以通常不用这个全局锁来完成数据库的备份。假设数据库的存储引擎支持可重复读,那么常见的方法是通过MVCC来实现的,也就是备份…

Shopee过期的折扣活动如何删除?Shopee促销商品如何下架?——站斧浏览器

商家们可以轻松删除虾皮过期活动以及下架促销商品,保持店铺的整洁和顾客的购物体验。那么shopee过期的折扣活动如何删除,shopee促销商品如何下架。 Shopee过期的折扣活动如何删除? 在删除虾皮过期活动时,商家们需要遵循以下步骤…

Java基本数据类型、包装类及拆装箱详解

Java的基本数据类型和对应的包装类是Java语言中处理数据的两个关键概念。基本数据类型提供了简单而高效的方式来存储数据,而包装类使得基本数据类型具有对象的特性。本文将深入探讨基本数据类型与包装类的应用场景及详细描述,并对自动拆箱和装箱的源码实…

SpringBoot:SpringMVC(上)

文章目录 前言一、SpringMVC是什么?1.1 MVC的定义:1.2 MVC 和 Spring MVC 的关系 二、Spring MVC 创建和连接2.1创建springmvc2.2接下来,创建⼀个 UserController 类,实现⽤户到 Spring 程序的互联互通,具体实现代码如…

Python 自动化办公:文件快速整理分类

平时桌面或文件夹内鱼龙混杂,各种类型的文件都有怎么办? 本篇文章中,我们将学习如何使用 Python 编写一个文件整理分类的脚本。 该脚本能够自动获取文件类型,并将文件按照类型整理到不同的子文件夹中。 先看下效果,…

低代码如何降低门槛、快速交付、实现可持续IT架构?

目录 低代码开发模式期望达成的目标 1.降低开发门槛 2.加快系统交付 3.建立可持续发展的IT架构 写在最后 低代码的概念,最早提出的时间是在2014年左右,随后一直处于上升期,随着前两年阿里、腾讯的相继入场,竞争逐步加大。低代…

【Virtual Box】显示界面后无反应

本文记录本人在使用Virtual Box中遇到的问题 1.Virtual Box启动后无反应点击菜单栏是可用的,但界面里的无法操作 【解决方法】:以管理员身份启动virtual Box

零基础学编程,中文编程工具构件之弹出菜单构件教程,中文编程工具下载

一、前言: 零基础自学编程,中文编程工具下载,中文编程工具构件之扩展系统菜单构件教程 编程系统化教程链接https://jywxz.blog.csdn.net/article/details/134073098?spm1001.2014.3001.5502 给大家分享一款中文编程工具,零基础…

如何保持操纵机构丝杆的精度?

滚珠丝杆是操纵机构中的重要组成部分,可以传递较高的扭矩,并且具有低摩擦、高效率和快速响应的特性,这使得操纵机构能够实现高速、高精度的运动控制,这对于整个系统的性能和精度具有决定性的影响,保持操纵机构丝杆的精…

100G数据中心升级改造策略

视频流媒体的兴起和物联网设备的大幅增长带来数据量爆炸性增长,人们对算力的需求越来越大,网络的升级改造也成为每个数据中心关注的重点。为了应对网络压力,数据中心需要升级到100G及以上速率,为企业和用户提供高性能计算、存储和…

python读取所有sheet内容到另一个文件中

实现效果: 将原excel中的步骤、预期效果列按回车拆成多行数据,其余字段值填充其他数据 实现结果: # This is a sample Python script.# Press ShiftF10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everyw…

SpringBoot-监听Nacos动态修改日志级别

目录 一、pom文件 二、项目配置文件 三、日志配置文件 四、日志监听类 五、日志动态修改服务类 线上系统的日志级别一般都是 INFO 级别,有时候需要查看 WARN 级别的日志,所以需要动态修改日志级别。微服务项目中使用 Nacos 作为注册中心&#xff0c…

计算机与CFD模拟仿真:技术的融合与应用

计算机与CFD模拟仿真:技术的融合与应用 引言 随着科技的不断发展,计算机技术与计算流体力学(CFD)模拟仿真在各个领域的应用越来越广泛。本文将详细介绍计算机技术与CFD模拟仿真在各领域中的应用,包括航空航天、汽车设计、能源电力、环境工程等。通过深入探讨计算机技术与…

matplotlib可视化PCA后的重建图像及重建误差

代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces# 加载Olivetti人脸数据集 data fetch_olivetti_faces() X data.data images data.images# 设置不同的PCA组件数 comp…