有哪些歌可以听出耳机音质好坏？
说出来题主可能不信，这个问题其实是有论文研究过的。
1994年，Sean Olive在哈曼组织过一场关于听音训练的实验。
实验过程中，Olive让七位被试者（均为哈曼员工，其中6位有过盲听经验，均为22到34岁）用耳机（音特美er1）或者音箱聆听20首试音内容。其中，所有曲目均被裁剪为了10到40秒的循环片段，以方便选择。
被试者面前的电脑上会有一个软件，用来播放其中一首试听曲目被添加了不同EQ之后的四段片段。被试需要将这四个EQ修改过的片段分别对应到软件界面上指定的EQ上，之后点击提交，软件会显示被试的选择是否正确。全部20首曲目都会用在这一过程中。
从实验数据中可以得出很多有趣的结论，不过与本问题相关的，可能就是下面这些内容了：
首先，从实验结果来看，不同听音曲目对被试者的EQ判断确实是有影响的，在有的曲目下被试判断的准确率会更高一些，有的则非常惨。
那么，这些对判断正确率贡献更大的曲目，有什么共同的特点呢？通过把曲目的One-third octave spectrum（1/3倍频程频谱）与平均正确率进行比对，Olive发现，正确率更高的曲目，它们所涉及的频率在频谱上显示得更广泛、也更全面：
（似乎可以解释为什么粉噪音表现最好了）
而被试者正确率普遍比较惨的曲目，它们的频谱则往往只集中在一部分频段：
由此Olive得出结论：试听曲目频谱广度越好，越能帮助听者找出回放声音各频段的问题。
不过Olive也发现，某些音乐性很好、人们很爱听的曲目，在判断上表现却差强人意，甚至最为糟糕。不过这可能也是个好事儿：如果你只听这类曲目，那么你也许就能在音响和耳机上少花点钱，而把资金多花一些在CD上了——反正音响好坏对于欣赏这些内容不容易有影响。
（不是我说的，这是Olive自己在论文里的想法）
但这还不算完，毕竟这只是在EQ判断上表现最好的试听曲，放在耳机的判断上，结论是否依然成立呢？于是2017年，Olive又做了一个更细致的实验：
在实验中，Olive让10位专业听众（trained listeners）用10首曲目，以虚拟耳机的方式试听5个不同的耳机，然后记录他们对耳机的偏好打分。
（所谓虚拟耳机，就是用模拟耳机频响的方式，用一副耳机来模拟其他耳机的声音。Olive通过这种方式来规避掉不同耳机不同的佩戴感受给被试者带来的影响，以此来控制变量，实验效果还不错。）
之后，Olive将不同耳机与2个“哈曼目标曲线（Harman Target Curve）”在不同曲目上得到的10人平均偏好分数进行了统计，结果如图：
可以看到，至少在这次试验中，听众对于不同耳机的偏好，受到的不同试听曲目的影响好像不是特别大：不管听的是哪一首，听众好像都是平均来看最喜欢哈曼曲线的声音，而最讨厌HP5的声音。
但是这不代表没有影响：我们可以看到，对于不同耳机之间的差异，不同曲目下听众的判断是有区别的——有的试听曲目下各耳机之间平均偏好差别很大，比如SD和JW；有的则很小，比如RAC这首。
通过分析这些曲目的频谱，Olive得到了和1994年实验类似的结论：
可以看到，评分差距较大的曲目，它们的频谱也往往范围更广，在不同频率间的过渡也更为平滑；而表现较差的曲目则频谱更集中，大起大落也更明显。
因此，Olive得出结论：频谱更宽（wideband）、过渡越平滑（smooth）的曲目，越能感知出耳机的问题！
The long-term average spectra of the program provided a good indicator of how effective the program was produce discriminating and reliable headphone ratings. Programs with wideband smooth spectra produced the highest headphone F-statistics, whereas those with band-limited, irregular spectra produced lower headphone F-statistics.
那么，其他因素有没有影响呢？
Olive发现，除了频谱……好像还真没有。
首先是曲目的偏好程度，Olive将统计得到的10首曲目人群平均偏好分数和它们在耳机判断上的显著程度进行了分析，发现相关性不是很高：
此外，除了这个研究之外，2017年Elisabeth McMullin的一篇关于听众对于耳机低频量与音量的偏好研究中，也得到了和Olive类似的结论：
所以我们似乎可以说：曲目的偏好与该曲目是否可以有效判断不同耳机的偏好关系不大。
也就是说，虽然我们认为试音应该用自己喜欢的歌，但其实用不喜欢的歌好像也不影响？
基于这两次试验，Olive和哈曼开发出了自己的试音曲目，也就是这些：
- Shelby Lynne - Just A Little Lovin'
2. Dido - Don't Believe in Love
Don't Believe in Love3. Jennifer Warnes - Bird On A Wire (Digitally Remastered)
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Fever - Michael Bublé7. Holly Cole - I Can See Clearly Now
I Can See Clearly Now8. Gregory Porter - Holding On
Holding On9. Marcus Miller - Cousin John
Cousin John - Marcus Miller10. James Taylor - Gaia
Gaia - James Taylor11. The King's Singers - Seaside Rendez-vous
Seaside Rendez-vous (海滨)12. James Taylor - Stretch Of The Highway
Stretch Of The Highway13. Little Feat - Long Distance Love
Long Distance Love14. Diana Krall - Temptation
Temptation - Diana Krall15. Kirov Orchestra, St Petersburg / Valery Gergiev - Stravinsky: The Firebird (L'oiseau de feu) Infernal Dance of All Kashchei's Subjects
Stravinsky: The Firebird (L'oiseau de feu)16. Spoonbill - Framed by Funk
Framed By Funk - Spoonbill17. Arianna Neikrug - Changes
Changes - Arianna Neikrug18. Gregory Porter - Holding On
Holding On19. Ola Gjeilo - Roxbury Park
Roxbury Park - Ola Gjeilo20. Johannes Martens/Ola Gjeilo/Tom Barber - North Country II
North Country II - Johannes Martens/Ola Gjeilo/Tom Barber21. Malia/Boris Blank - Magnetic Lies
Magnetic Lies - Malia/Boris Blank22. Flim & The BB's - Tricycle
Tricycle - Flim & The BB's23. Suzanne Vega - Tom's Diner
Tom's Diner - Suzanne Vega这是汇总链接：HARMAN X Demo Material
除此之外，在多个哈曼论文中，还有几首试听曲目较为常用，如：
Steely Dan - Cousin Dupree
Cousin Dupree - Steely DanEstelle/Kayne West - American Boy
American Boy - Estelle/Kanye West/will.i.am - QQ音乐-千万正版音乐海量无损曲库新歌热歌天天畅听的高品质音乐平台！Stu Philips - Theme From Battlestar Galactica
Theme FromBattlestar Galactica……说完了吗？
其实还没有。
因为刚才说的结论，其实是有一些漏洞的。
首先，刚才说的“音乐偏好与试听曲目的表现无关”这一结论中，所用的偏好数值，其实是人群平均偏好——也就是说，是一群人对这首曲子的偏好程度，不一定适用于单独的听者。
哪怕其他人都喜欢这首曲子，我不喜欢，那别人喜欢这首曲子和我用它试音是否有效，有什么关系呢？
Olive也在论文中指出，目前的结论需要实验的进一步确认。
这个问题在McMullin的实验中也是存在的。
所以，音乐偏好和试听曲的表现是否相关，目前还不确定。
其次，Olive在实验中发现，有部分曲目在之前的其他实验中被频繁使用过，所以也许这些曲目表现出色也与听众对它的熟悉有关。然而熟悉程度在这次试验中并没有统计过，所以没办法得出结论。
而且，如果我们仔细观察一下Olive的统计数据，我们会发现，虽然耳机在每个曲目中的偏好排序整体没有大的变动，但是细节上还是有问题的。比如AD这首曲子在试听过程中，听众对于不同耳机的平均偏好排序，就有着很大的区别，包括GP也是如此。
这似乎说明，我们对耳机的评价，可能与我们听的歌是有关系的。
这一点在McMullin的论文中也得到了相关的证据。
McMullin发现，在统计听众的耳机低频偏好时，有一首歌的数据格外引人注目。在听这首歌的时候，大部分听者所偏好的低频，量感要明显多于试听其他歌曲的时候。
通过查看频谱，McMullin找出了可能的原因：
这首歌的频谱在1khz以上有明显凸起。这意味着听众很可能会选择增加低频，以此获得更加平衡的听感。
这与Olive的实验结论也是一致的——Olive发现，在对于耳机EQ的处理上，对低频某一频段的增益，和相应的位置高频的衰减，对于听众有着类似的听感。
同时，这也解释了为什么McMullin对于低频平均偏好的统计中，人们普遍喜欢的低频数值要小于Olive的低频偏好统计数据：实验使用的很多歌曲频谱在低频部分都有凸起，可能削弱了听众对于低频量感的要求。
这进一步验证了之前的结论：我们对于耳机声音的偏好，可能会受到我们所听歌曲频谱分布的突出影响。
那么问题来了，我们平时听的歌，彼此频谱差距大吗？
……挺大的。
在Anders Elowsson和Anders Friberg 2017年的一篇论文中，作者统计了12345首流行音乐（Popular Music）的长期平均谱（Long-term Average Spectrum ），发现了惊人的多样性：
这也就意味着面对不同的音乐，我们对耳机的偏好，可能也会发生变化。
同时，在Pedro Duarte Pestana的一篇论文中，统计发现对于不同的音乐类型，其平均频谱可能也会有所差异：
这似乎说明了，很多人认为的“不同耳机适合不同种类的音乐”，可能不是完全没有道理。
同样，在McMullin的论文中，作者也发现了情绪对于听众低频偏好的可能影响：一位听众在试听时心情很好，导致试听时特地增加了低频的量感。
After the experiments, the author did brief interviews with the listeners and discovered that listener mood likely impacted some of the responses. For example, listener 22 turned up the bass on average 12.9 dB more over headphones than over loudspeakers. In a post-test interview the listener commented that they were in a good mood during the headphone test and wanted to hear more bass because it was the end of the work day.
如果这点成立，那么我们在试听过程中，所用歌曲要是让我们心情很好，可能也会带来不同的耳机偏好选择。
这个时候，我对耳机的偏好，和我喜不喜欢这首歌，还没有关系吗？
综上所述，对于耳机选购时需要用什么音乐来试音，可以总结如下：
1、如果你想最大限度地找出每个耳机的不同之处，更好地分析耳机声音的特点，那么建议你使用频谱分布范围广且过渡平滑的歌曲，比如上文中的哈曼试音曲。
2、如果你想找出最适合自己平时所听音乐的耳机，那么建议你在平时听的音乐中找最有代表性的、最熟悉的歌曲进行试音，必要时可以测一下频谱来作为参考。
以上。