Przejdź do treści
HearWiki

Tronsmart Onix Arc

Jeszcze bez oceny

Zanim opublikujemy ocenę, potrzebujemy więcej niż jednej użytecznej recenzji.

140 zł
typowa cena, PLN
Wycofany
Strona producentaKup teraz naAmazon

W skrócie

Marka
Tronsmart
Typ
Douszne bezprzewodowe (TWS)
Dopasowanie
-
Łączność
Bezprzewodowe
Redukcja szumów
Nie
Premiera
2020

Tronsmart Onyx Neo are affordable true wireless earbuds with a Qualcomm QCC3020 chip, aptX audio, and cVc 8.0 noise cancellation, offering up to 7 hours of playtime and IPX5 water resistance.

Zdaniem HearWikiSkondensowane przez AI

Tronsmart Onix Arc to niedrogie, w pełni bezprzewodowe słuchawki douszne oparte na chipie Qualcomm, zapewniające stabilne działanie bezprzewodowe i obsługę wysokiej jakości kodeków audio. Oferują około siedmiu godzin odtwarzania na jednym ładowaniu i wyposażone są w przetworniki z powłoką grafenową dla czystego dźwięku, bez aktywnej redukcji szumów, ale z pewną pasywną izolacją. Dzięki odporności na wodę są praktycznym wyborem na treningi lub codzienne dojazdy w niskiej cenie.

Co działa

  • Obsługuje aptX i AAC dla lepszej jakości dźwięku
  • Kompaktowa, odporna na wodę konstrukcja do aktywności
  • Długa żywotność baterii jak na tę cenę
  • Stabilne połączenie Bluetooth dzięki chipowi Qualcomm

Co zawodzi

  • Brak aktywnej redukcji szumów
  • Brak wzmianki o etui z ładowaniem bezprzewodowym
  • Podstawowe dopasowanie może nie odpowiadać wszystkim kształtom uszu

Sparafrazowane z opublikowanych recenzji i specyfikacji - to nie jest oryginalny test. Nasza deklaracja dot. AI.

Specyfikacja

Łączność bezprzewodowa - Tronsmart Onix Arc
KodekiAAC, aptX

Masz je? Oceń je.

Minuta o Twoich doświadczeniach z Tronsmart Onix Arc pomoże kolejnej osobie przy zakupie.

Alternatywy w przedziale 71 zł–280 zł

Inne modele z kategorii „douszne bezprzewodowe (tws)” w porównywalnej cenie, uporządkowane według oceny HearWiki.

Więcej od Tronsmart

Inne modele Tronsmart w bazie, najpierw ta sama kategoria.

Gdzie plasuje się w naszych rankingach

Przewodniki oparte na danych, do których kwalifikuje się ten model.