评价声音时经常会用到“清晰”或者“：闭飧龃剩裁词乔逦，什么是：？我们很容易在图像处理当中找到近似例子。

这是一张某音箱的高音扬声器振膜的微距照片。这是一张相当清晰的照片。正如不同的相机表现同样事物会得到不同的效果一样，不同的音箱表现相同的原始信号也会得到不同的效果。

而这是一张比较：耐枷窳。图像为什么会：，：泻芏嘣，这只是其中一种，这种模糊是因为相邻的象素相互浸染造成。而扬声器振膜振动时，由于振膜材质或者形状的原因导致相邻时间点的波形叠加导致：，用一句通俗的话说就是“一波未平一波又起”。这种：豢杀苊，只是程度不已而已。在低音扬声器上表现得更为明显，很多扬声器根本无法表现出低频的细节，常常有人形容低音浑浊，就是说其低音清晰度不够。造成这种：潭燃由钜部赡苁且蛭瓜嘟峁乖斐，或者摆位的问题，反射或者倒相后的信号与扬声器当前信号也会形成时间差，导致波形衍射变形，变得：。在大部分时候，密闭结构的音箱比倒相箱的低音要来得干净。

非矢量图像局部被放大的时候，清晰度会随之下降，就像上面这幅图一样。在声音处理过程当中，也存在很多处放大处理，例如前级放德扑之星后级放大，多次的放大也会让信号变得：。

同样是放大，也可以获得不同的效果，这幅显然比前面那幅要清晰一些。声音放大处理一样存在品质差异，使用不同的运算放大器，得到的清晰度是有差异的，使用不同的功率放大IC，也能得到不同的音质。

当图像被掺入杂讯是也会变得：，这些杂讯会干扰原有象素的色彩值，从而导致：。在声音表现当中，类似的：Ч亲疃嗟，例如箱体的谐振。箱体谐振产生的噪声和扬声器发出的声音重叠，会导致声音变得：，此时你需要安装加强筋或者在箱体上压放重物来降低谐振。在某些听音环境中，声音稍大时，你还能听到衣柜、CD盒在振动，这些振动产生的干扰效果类似上图中的杂讯，你需要尽可能让这些东西不出现在听音环境中。还有一些杂讯并不来自谐振或者共振，而是来自电气部分，所有的功放都会有交流声，只是交流声的大小程度不一而已，交流声也会对声音信号的准确性起到破坏作用。

适当的增加图像浅色区域的亮度可以获得更强烈的对比度，图像对轮廓的描述能力能够获得提升。在声音处理当中也是如此，适当的提高高频信号的亮度可以让声音听起来更加清晰。过度的增加亮度会导致细节丢失。

要获得更加清晰的回放效果，需要从多方面着手，回放设备的升级，升级音源升级功放升级音箱，这是一条不归路，小心为之。我们提倡改善听音环境来提高声音的清晰度，减少回音和谐振，常常能不花钱的升级系统。不要轻易提升声音的亮度来获得清晰度，它其实是以损失部分细节为代价的。清晰度常常用解析力这个词汇表达，实际上清晰度不应该是第一追求目标，清晰度达到一定程度时，更重要的就是音色了。