ID.nl logo
Waar voor je geld: 5 draadloze oordopjes van max 100 euro
© Sony
Huis

Waar voor je geld: 5 draadloze oordopjes van max 100 euro

Bij ID.nl zijn we dol op kwaliteitsproducten waar je niet de hoofdprijs voor betaalt. Een paar keer per week speuren we binnen een bepaald thema naar zulke deals. Op zoek naar betaalbare in-ears waarmee je kunt sporten? Vandaag hebben we vijf interessante modellen gespot met een goede prijs-kwaliteitverhouding.

Disclaimer: Op het moment van schrijven zijn de besproken producten bij de goedkoopste webwinkels niet duurder dan 100 euro. De prijzen kunnen echter schommelen.

Sony WF-C700N

Als je betaalbare oordopjes met noise cancelling zoekt, is de Sony WF-C700N een goede keuze. Deze in-ears blokkeren omgevingsgeluid, zodat jij je volledig op een video, podcast of luisterboek kunt concentreren. Nuttig voor wie regelmatig op drukke plekken komt, zoals een kantoortuin of het openbaar vervoer. Geef in de Headphones Connect-app op een smartphone aan in welke mate je actieve geluidsonderdrukking wilt toepassen. Een pluspunt is het lage gewicht van nog geen 5 gram per oordopje. Hierdoor voel je de luisterapparaatjes amper zitten.

Wanneer noise cancelling is ingeschakeld, kun je op een enkele acculading ongeveer 7,5 uur luisteren. Zet je deze functie uit, dan bedraagt de luistertijd zo’n 10 uur. Er is een handige draadloze oplaadcase bijgesloten. De behuizing voldoet aan de IPx4-norm, waardoor de in-ears bestand zijn tegen spetters en zweet. Je gebruikt de WF-C700N dan ook probleemloos buitenshuis. In de verpakking zitten verschillende maten siliconen oortips, zodat je zelf de beste pasvorm kunt kiezen. De dopjes zijn in een zwarte, groene, witte en paarse uitvoering te koop.

Samsung Galaxy Buds2

Samsung fabriceert de Galaxy Buds2 in diverse kleurstellingen, namelijk donkergrijs, zwart, paars, groen en wit. Gunstig is de behoorlijke batterijduur. De geïntegreerde accu’s van beide in-ears zijn goed voor een luistertijd van zo’n 5 uur. Het inbegrepen opbergdoosje biedt een capaciteit van nog eens 15 uur. Hiermee kun je de oordopjes altijd en overal opladen. Stoor jij je geregeld aan hinderlijke geluiden in je omgeving? Met behulp van de functie noise cancelling is dat definitief verleden tijd. Je hoort voortaan alleen nog maar je eigen muziek of podcasts.

De Galaxy Buds2 bevatten in totaal zes gevoelige microfoons, zodat je een inkomende oproep rechtstreeks kunt beantwoorden. Nuttig is dat je vanuit de Samsung Galaxy Buds-app op een smartphone diverse instellingen aanpast. Zo kies je in de virtuele equalizer tussen zes luistermodi. Voeg bijvoorbeeld extra bas toe of leg juist de nadruk op de hoge tonen. Verder bekijk je het resterende batterijniveau. De fabrikant levert drie maten siliconen oortips mee.

Meld je aan voor het Koptelefoonwijzer Eindrapport 2024

Door het invullen van jouw naam en e-mailadres meld je je aan voor ontvangst van de Kieskeurig.nl Koptelefoonwijzer-resultaten. Tevens ben je ingeschreven voor de Kieskeurig.nl nieuwsbrief.

JBL Live Pro 2 TWS

Zoek je betaalbare draadloze oordopjes met een lange accuduur? De JBL Live Pro 2 TWS kun je onderweg tot maar liefst 40 uur gebruiken! De piepkleine batterijen in de in-ears ondersteunen een mobiele luistertijd van ongeveer 10 uur. Het opbergdoosje heeft daarnaast een batterij met een capaciteit van 30 uur. Kortom, voorlopig heb je geen stopcontact nodig! Opladen gaat overigens erg snel. Leg beide apparaatjes een kwartier in de houder en je kunt weer 4 uur luisteren. Dit product is IPx5-gecertificeerd, zodat je de oordopjes desgewenst ook buiten gebruikt.

De Live Pro 2 TWS ondersteunt noise cancelling. Je bepaalt zelf of je omgevingsgeluid wilt blokkeren of doorlaten. Laatstgenoemde optie is nuttig wanneer je aan een gesprek wilt deelnemen. Met een schuifregelaar in de JBL Headphones-app kies je eigenhandig de mate van ruisonderdrukking. Voor de registratie van omgevingsgeluid en het voeren van handsfree telefoongesprekken telt de behuizing zes microfoons. Prettig is dat er verschillende maten oortips zijn bijgesloten, zodat je een comfortabele pasvorm kunt kiezen. De JBL Live Pro 2 TWS is verkrijgbaar in een zwarte, blauwe, zilverkleurige en roze uitvoering.

Xiaomi Redmi Buds 3 Pro

Ondanks de nogal lage aanschafprijs is de Xiaomi Redmi Buds 3 Pro volledig draadloos. Kortom, luister voortaan zonder bungelende snoertjes rondom jouw hoofd. Zodra beide oordopjes zijn opgeladen, kun je tot 6 uur achtereen luisteren. Daarnaast is de meegeleverde oplaadcase goed voor een capaciteit van 22 uur. Een pluspunt is de snellaadfunctie. Tien minuten opladen resulteert in een mobiele luistertijd van 3 uur! Dit product ondersteunt in combinatie met een geschikte Xiaomi-smartphone ruisonderdrukking. Volgens de fabrikant kan de Redmi Buds 3 Pro een geluidsniveau tot 35 decibel wegfilteren.

Net zoals andere draadloze in-ears maakt ook dit model via bluetooth verbinding met een bronapparaat. Je kunt zelfs tegelijkertijd twee apparaten koppelen. De achterkant van de oordopjes bevatten nuttige bedieningsfuncties. Met tweemaal tikken neem je bijvoorbeeld een inkomende telefoonoproep aan, terwijl je met driemaal tikken een nummer skipt. Je kunt deze IPx4-gecertificeerde in-ears in een zwarte of grijze afwerking kopen. Er zijn drie maten siliconen oortips inbegrepen.

Sennheiser CX True Wireless

Deze prijsvriendelijke draadloze oordopjes van Sennheiser zijn in een witte en zwarte versie verkrijgbaar. Een opvallende functie is de ingebouwde equalizer. Hiermee verhoog je tijdens het luisteren bijvoorbeeld het basniveau. Voor het aanpassen van diverse geluidsinstellingen installeer je de Sennheiser Smart Control-app op een smartphone. De buitenzijde van de IPx4-gecertificeerde behuizing heeft een klein aanraakpaneel. Je kunt bijvoorbeeld het volume wijzigen of een nummer overslaan. Bovendien beantwoord je rechtstreeks een inkomende telefoonoproep.

De oordopjes hebben ingebouwde accu’s met een ruime capaciteit van maar liefst 9(!) uur. Verder kun je deze luisterapparaatjes met het bijgesloten opbergdoosje tot driemaal volledig opladen. De CX True Wireless leent zich dan ook goed voor plekken waar er langere tijd geen stopcontact beschikbaar is. Aan de hand van vier verschillende oortips selecteer je eenvoudig een ideale pasvorm.

▼ Volgende artikel
Van neuraal netwerk tot deep learning: experimenteren met AI
© svitlini - stock.adobe.com
Huis

Van neuraal netwerk tot deep learning: experimenteren met AI

Dagelijks hoor en lees je over artificiële intelligentie (AI). Daarbij worden vaak termen als neuraal netwerk en deep learning gebruikt. In dit artikel vertellen je hier meer over en gaan we ook zelf met AI aan de slag. We doen dit via TensorFlow Playground en Google Teachable Machine.

In dit artikel laten we zien hoe je zelf kunt experimenteren met kunstmatige intelligentie:

  • Bouw met TensorFlow Playground een neuraal netwerk
  • Maak je eigen beeldherkenningsmodel met Google Teachable Machine
  • Train de AI met foto's van jezelf via je webcam
  • Pas de AI toe in een educatieve setting, zonder programmeerkennis

Ook bijzonder interessant: Makkelijk switchen tussen AI-taalmodellen? Maak kennis met Jan

Het begrip artificiële intelligentie verwijst naar de mogelijkheid om zelfstandig kennis op te nemen, problemen op te lossen en beslissingen te nemen, net zoals een mens. Het woord ‘artificieel’ duidt erop dat deze vorm van intelligentie door mensen is ontworpen en door computers of machines wordt uitgevoerd en dus niet door een biologisch brein.

Veel AI-toepassingen, zoals beeld- en spraakherkenning en taalverwerking, maken hierbij gebruik van zogenoemde neurale netwerken. Deze zijn namelijk uitstekend geschikt voor het herkennen van complexe patronen in grote hoeveelheden ongestructureerde data.

Zo’n digitaal neuraal netwerk (DNN) is gebaseerd op de werking en structuur van het menselijke brein, maar het blijft niet meer dan een abstracte vereenvoudiging. Het menselijke brein is tenslotte (vooralsnog) aanzienlijk complexer, flexibeler en vooral ook energiezuiniger met een maximaal verbruik van circa 20 watt. Ons brein is bovendien superieur in creativiteit, contextueel begrip en emotionele verwerking. 

Biologisch neuraal netwerk

De menselijke hersenen zijn opgebouwd uit een biologisch neuraal netwerk. Dat bestaat uit tientallen miljarden neuronen of zenuwcellen. Deze sturen signalen naar elkaar door via minuscule ruimtes tussen de neuronen, synapsen genoemd. Binnen een neuron (tussen het cellichaam en het uiteinde van de zenuwvezel) gebeurt dit elektrisch. Bij de overgang naar een ander neuron verloopt dit chemisch. Er worden signaalstoffen (neurotransmitters, zoals glutamaat, dopamine en serotonine) vrijgegeven. Deze binden zich aan receptoren van het ontvangende neuron.

Laten we dit verduidelijken. Wanneer je een dier ziet, sturen je ogen het beeld via het neurale netwerk naar je hersenen, door talrijke lagen van neuronen. Elke laag zoekt naar specifieke kenmerken, zoals oren, lichaamsgrootte en vacht. Door eerdere ervaringen zijn sommige neuronen getraind om bijvoorbeeld katten te herkennen, andere honden. Herkent het netwerk meer kenmerken van een kat, dan worden de bijbehorende neuronen sterker geactiveerd. Worden in de uitvoerlaag meer ‘kat-neuronen’ dan ‘hond-neuronen’ actief, dan beslissen je hersenen dat het om een kat gaat. Vergis je je, dan onthouden je hersenen dit en passen de verbindingen tussen neuronen zich aan (neuroplasticiteit): je leert.

Neurotransmitters zetten het signaal via de synaps over naar het ontvangende neuron.

Digitaal neuraal netwerk

Een digitaal neuraal netwerk (DNN) werkt net als het biologisch brein met neuronen (zie bovenstaand tekstkader). Alleen in een DNN gaat het hierbij om wiskundige rekeneenheden die informatie verwerken. Elk neuron ontvangt invoer, vermenigvuldigt deze met een gewicht om de relevantie te bepalen en telt daar een compensatiewaarde, de zogeheten bias, bij op. Samen vormen deze gewichten en biases de ‘parameters’. GPT-4 bevat er naar schatting 1,7 biljoen.

De informatie stroomt door een of meer verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlaag. Elke verborgen laag verwerkt de gegevens verder, waardoor complexere patronen worden herkend. Hiervoor gebruikt elk neuron een zogeheten activatiefunctie, die bepaalt of en in welke mate de uitvoer wordt doorgegeven. Zonder activatiefuncties zou het netwerk alleen eenvoudige wiskundige verbanden leren, zoals rechte lijnen, terwijl het nu ook met complexe, gebogen of gelaagde patronen overweg kan.

Een eenvoudig digitaal neuraal netwerk, met één verborgen laag.

Sturing en zelflering

Mensen sturen het DNN indirect aan door het bepalen van het aantal lagen, het aantal neuronen per laag en het type activatiefunctie. Verder kiezen ze hoe het netwerk moet leren, bijvoorbeeld door te bepalen hoeveel data het ziet en hoe complex de gegevens zijn, hoe vaak het leert en hoe groot de aanpassingen mogen zijn. Tijdens deze training worden de parameters automatisch aangepast door het netwerk om optimaal patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

Vereenvoudigd komt het hierop neer: nadat het netwerk een voorspelling heeft gedaan, wordt berekend hoe ver deze afwijkt van de juiste waarde, waartoe het netwerk tijdens de training toegang heeft. Deze afwijking wordt vervolgens teruggestuurd door het netwerk, van de uitvoer- naar de invoerlaag. Onderweg berekent het netwerk hoeveel elke verbinding (gewicht) en extra waarde (bias) heeft bijgedragen aan de fout. Daarop past het netwerk de parameters aan om de fout kleiner te maken. Dit proces herhaalt zich vele malen, zodat het netwerk steeds accurater wordt. Dit principe wordt ‘backpropagation’ genoemd (letterlijk: achterwaartse terugkoppeling) en maakt dat het netwerk grotendeels zelflerend is.

©Vallabh soni - stock.adobe.com

Backpropagation: het netwerk stuurt zelf bij op basis van de vastgestelde afwijking.

TensorFlow Playground

Spelen met werking DNN

Het wordt interessanter wanneer je zelf experimenteert met de principes en werking van een DNN. Ga naar https://playground.tensorflow.org. Hier herken je de lagen met neuronen: een invoerlaag, twee verborgen lagen en een uitvoerlaag. Bij DATA is al een specifieke dataset geselecteerd. Zodra je op Run (het pijltje) klikt, probeert het netwerk het patroon in de gekozen dataset te herkennen. Het resultaat verschijnt onder Output.

Hoe langer je het proces laat lopen, hoe hoger het aantal trainingscycli (hier epochs genoemd) en hoe accurater de ruimte-indeling of dataclassificatie in de output: blauwe achtergrond voor blauwe punten en oranje achtergrond voor oranje punten. Omdat het standaard om een eenvoudig datapatroon gaat, zal de Training loss waarschijnlijk 0.000 zijn. Dit betekent dat het netwerk het patroon vrijwel meteen correct herkent op basis van de ingestelde parameters, zodat er nauwelijks of geen backpropagation nodig is.

Met de standaardinstellingen kan dit neurale netwerk moeiteloos overweg.

Verdere aansturing

Je kunt het netwerk flink uitdagen door enkele instellingen aan te passen. We geven je enkele mogelijkheden die zeker leerzaam kunnen zijn. Activeer in de invoerlaag bijvoorbeeld alleen de bovenste eigenschap X1. Het netwerk classificeert dan uitsluitend op basis van de horizontale posities van de punten. Voor de derde dataset (linksonder) kan dit voldoende zijn, maar voor andere niet. Probeer het gerust zelf uit. Je zult ook merken dat hoe meer features je inschakelt, hoe meer informatie het netwerk gebruikt en hoe beter het complexe patronen kan herkennen.

Verhoog eens Noise (ruis) met de schuifknop om het leerproces te bemoeilijken. De datapunten worden hierdoor minder gestructureerd, wat je meteen terugziet in de Output. Verminder nu eens het aantal neuronen (via de minknop boven elke laag) om het netwerk minder complexe beslissingen te laten nemen. Minder verborgen lagen verlaagt eveneens de capaciteit om diepere datapatronen te leren.

Nog steeds te makkelijk? Verlaag dan de Learning rate naar bijvoorbeeld 0.0001. Een lagere leerratio betekent tenslotte kleinere stappen bij het aanpassen van de gewichten (wat zich hier visueel vertaalt als minder snel aangepaste lijndiktes tussen de neuronen), waardoor het netwerk langzamer leert.

Experimenteer gerust verder met andere, ook meer geavanceerde instellingen om het netwerk – en jezelf – uit te dagen.

Met deze instellingen wordt de training van het neurale netwerk nagenoeg onmogelijk.

Deep learning

Een DNN is een van de meest effectieve methoden of algoritmen binnen machine learning (ML), waarbij computers leren van data zonder ze expliciet te moeten programmeren. Het is vooral geschikt voor complexe taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en taalverwerking.

Eenvoudige ML-modellen hebben meestal een of enkele verborgen lagen. Bij een complexere architectuur met meerdere verborgen lagen, die in staat is complexere patronen en relaties te herkennen, spreekt men van deep learning (DL). Deep learning is daarmee een subonderdeel van machine learning, al is het onderscheid niet altijd scherp te maken.

Bij DL gebruikt het neurale netwerk logischerwijze meer parameters, wat meteen ook een grotere hoeveelheid data vereist om het effectief te kunnen trainen. Meer data en parameters vereisen uiteraard ook meer rekenkracht, waarvoor vaak talrijke gpu’s (Graphics Processing Units) of gespecialiseerde processors als Googles TPU’s (Tensor Processing Units) nodig zijn.

Een Google TPU op een PCIe-kaart.

Google Teachable Machine

Experimenten met AI

Het zal je nauwelijks verbazen dat je, behalve geavanceerde kennis, frameworks als TensorFlow of PyTorch nodig hebt om een DL-model te ontwikkelen. Wil je hier desondanks toch mee experimenteren, dan biedt Googles Teachable Machine een uitstekende omgeving. Dit project heeft namelijk een interface waarmee je zonder technische expertise toch een AI-model kunt trainen.

Het platform is gebaseerd op DL-technieken en gebruikt neurale netwerken om patronen en kenmerken in diverse datasets te herkennen. Het werkt met voorgetrainde modellen, maar je kunt ook eigen gegevens toevoegen om een aangepast model te trainen. Na training kun je het model exporteren in verschillende formaten en inzetten in een web-app, mobiele app of op toestellen als Raspberry Pi, Arduino of IoT-apparaten.

Via deze GitHub-pagina vind je talrijke leuke projecten met Teachable Machine (van Bananameter tot Snake Game), evenals tutorials. Maar laten we nu vooral zelf aan de slag gaan met een bescheiden project.

Dit model heeft meteen door dat deze banaan overrijp is.

Starten met project

Surf naar https://teachablemachine.withgoogle.com. Hier leer je een computer trainen om je eigen afbeeldingen, geluiden en houdingen te herkennen. Klik op Aan de slag om een nieuw project te starten en kies uit drie modelopties: Projectafbeelding, Audioproject of Project met houdingen.

Wij nemen het eerste model als voorbeeld. Dit opent een venster waarin je kunt kiezen tussen een Model voor standaard afbeelding (kleur, 224 × 224 pixels) of een Model voor ingesloten afbeelding (grijswaarden, 96 × 96 pixels). Dit laatste, een embedded model, is geschikt voor microcontrollers. Wij kiezen hier voor het wat grotere standaardmodel.

Teachable Machine laat je uit drie grote trainingsmodellen kiezen.

Dataset en klassen aanmaken

Je komt nu terecht op een webpagina waar je eerst je dataset moet aanmaken. In dit geval bestaat deze uit afbeeldingen. Je deelt deze op in twee of meer categorieën, die je ook labelt. Teachable Machine heeft standaard twee categorieën (klassen), maar via +Een klasse toevoegen kun je eenvoudig meer klassen toevoegen.

Het aantal klassen dat je nodig hebt, hangt af van je project. Voor het onderscheiden van bijvoorbeeld QR-codes en zebrapatronen volstaan twee klassen (QR en Zebra). Wil je echter overrijpe, rijpe en rauwe bananen classificeren, dan heb je er minstens drie nodig. Zorg eerst dat het juiste aantal klassen beschikbaar is. Via de knop met drie stippen verwijder je desnoods overtollige klassen. Klik bij elke klasse op het potloodicoon en geef de categorie een zinvolle naam.

Daarna voeg je data toe aan elke klasse via de knop Uploaden of Webcam. Bij gebruik van de webcam moet je de pagina toegang geven tot de aangekoppelde camera. Door op Ingedrukt houden om op te nemen te klikken, stuur je continu snapshots naar Teachable Machine. De afbeeldingen verschijnen vervolgens in de betreffende klasse.

Vul je dataset met voldoende en gevarieerde afbeeldingen, via webcam en/of uploads.

Trainen en testen

Zodra je voldoende en gevarieerde data hebt toegevoegd, kun je het AI-model trainen. Klik op Model trainen om direct te starten of pas eerst enkele instellingen aan via het pijlknopje bij Geavanceerd. Hier kun je Tijdvakken, Batchgrootte en Leersnelheid aanpassen, vergelijkbaar met Epochs, Batch size en Learning rate in TensorFlow Playground. Klik op het vraagteken voor meer uitleg. Bij Geavanceerde opties kun je in een apart venster interessante statistieken over het trainingsproces bekijken. Na afloop verschijnt de melding Model getraind.

Klik rechts op Voorbeeld bekijken, zet Invoer op AAN en kies of je via Webcam of Bestand data wilt aanleveren. Wij kozen voor Webcam en testten met verschillende afbeeldingen van QR-codes en zebra’s. Bij Uitvoer toont Teachable Machine een percentage dat de zekerheid van de classificatie weergeeft.

Een QR-code op de rug van een zebra: daar heeft Teachable Machine niet van terug.

Export

Als alles goed werkt en je het model buiten de Teachable Machine-omgeving wilt gebruiken, klik je op Model exporteren. Kies voor Tensorflow.js, selecteer Downloaden en klik op Mijn model downloaden. Pak het gedownloade zip-bestand uit in een lege submap \my_model. Deze bevat een drietal bestanden, maar niet je trainingsdata. Dit komt doordat de neurale netwerkarchitectuur, geoptimaliseerde gewichten en modelconfiguratie kunnen volstaan voor nieuwe voorspellingen.

Ga vervolgens naar het tabblad Javascript, klik op Kopiëren en plak de code in een teksteditor, zoals Kladblok of Notepad++. Sla dit op als een html-bestand in de map net boven de submap \my_model.

Om lokaal te kunnen testen zonder browserfoutmeldingen zet je eerst een eenvoudige webserver op. Wij gebruikten de gratis Abyss Web Server (voor Windows, macOS en Linux). Plaats het html-bestand samen met de submap \my_model in de standaardmap C:\Abyss Web Server\htdocs. Dubbelklik erop om het in je browser te starten. Als het goed is, kun je nu meteen je AI-model testen. Succes.

Je kunt het model bijvoorbeeld testen via een lokale webserver.

▼ Volgende artikel
Waar voor je geld: 5 draagbare bluetooth-speakers voor minder dan 90 euro
© Olga Demina | stock.adobe.com
Huis

Waar voor je geld: 5 draagbare bluetooth-speakers voor minder dan 90 euro

Bij ID.nl zijn we gek op producten waar je niet de hoofdprijs voor betaalt. Een paar keer per week speuren we daarom binnen een bepaald thema naar zulke deals. Ben je op zoek naar een goede bluetooth-speaker voor mee op vakantie? Wij zochten vijf modellen voor je uit voor minder dan 90 euro.

Een draagbare bluetooth-speaker is superhandig als je graag muziek luistert, waar je ook bent. Je koppelt ze in een paar seconden aan je telefoon of tablet, en je kunt meteen je favoriete playlist afspelen – zonder gedoe met kabels of ingewikkelde installatie. Gewoon aanzetten, verbinden en gaan met die beat. Wij zochten vijf modellen voor buiten voor je op, voor minder dan 90 euro.

JBL FLIP 6

Deze Flip 6 van JBL neem je makkelijk overal mee naartoe, maar produceert ondanks zijn compacte formaat toch flink wat geluid. Hij is klein genoeg om in je tas te gooien, maar als je hem aanzet, komt er verrassend veel bas en helderheid uit. Perfect voor op het strand, in het park of gewoon thuis op de keukentafel. Hij kan tegen een stootje – letterlijk – en is helemaal waterdicht. Dus regen of zwembad? Geen probleem. De batterij gaat zo'n 12 uur mee, dus je komt wel een dagje door. En heb je een vriend die ook een JBL-speaker heeft? Dan kun je ze koppelen voor dubbel zoveel geluid.

💪 Gewicht: 941 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-vermogen: 10 watt
🔋 Speelduur: 12 uur

Marshall Willen

De Marshall Willen valt op: niet alleen qua geluid, maar ook door z'n iconische rock-'n-roll-uiterlijk. Hij past makkelijk in je jaszak en maakt indruk met z'n kraakheldere geluid. Ondanks z'n formaat krijg je verrassend veel punch. De accu gaat gerust een hele dag mee en je kunt 'm gewoon meenemen onder de douche of in de regen – hij is namelijk waterdicht. Wat ook fijn is: hij heeft een handige clip waarmee je 'm ergens aan kunt hangen. Ideaal voor onderweg of op de fiets.

💪 Gewicht: 476 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-vermogen: 10 Watt
🔋 Speelduur: 15 uur

Sony ULT Field 1

De Sony ULT Field 1 is compact, makkelijk te dragen en zit verrassend goed in elkaar. Wat echt opvalt is de bas: lekker diep en vol. En als je dat niet genoeg vindt, zet je gewoon de ULT-knop aan voor nog wat extra power. Hij is water- én stofdicht, dus je hoeft 'm niet te sparen. De batterij houdt het een uur of 12 vol, wat prima is voor een dagje buiten. Gewoon een fijne, robuuste speaker die doet wat je nodig hebt.

💪 Gewicht: 650 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-Vermogen: 30 Watt
🔋 Speelduur: 12 uur

Ultimate Ears WONDERBOOM 4

De WONDERBOOM 4 is klein, rond en vrolijk, maar klinkt alsof-ie twee keer zo groot is. Zet hem in het midden van de kamer of je picknickkleed en iedereen hoort even goed wat er speelt, dankzij 360° geluid – en dat werkt verrassend goed. Hij is waterdicht én kan drijven, dus hij mag mee in bad of op een bootje, zolang je 'm maar niet lang onder water houdt. De batterij gaat ongeveer 14 uur mee, en als je er twee hebt, kun je stereo afspelen. Kortom: klein ding, groot geluid, nul zorgen.

💪 Gewicht: 420 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-Vermogen: niet opgegeven
🔋 Speelduur: 14 uur

Denver BTG-615

Denver is misschien nog niet zo bekend als de grote merken, maar deze 15 Watt BTG-615 verrast zeker. Voor een speaker onder de 50 euro krijg je een stevig geluid en een leuke lichtshow dankzij de ingebouwde leds. Perfect voor feestjes in je woonkamer of buiten op het balkon. Hij is spatwaterdicht, dus een beetje regen overleeft-ie wel. De batterij gaat zo'n 5 uur mee - dat is wel een stuk minder dan de andere hier besproken modellen, maar in principe voldoende voor een middagje muziek. En met een handvat bovenop neem je hem zo mee. Geen poespas, gewoon een leuke speaker die doet wat je verwacht.

💪 Gewicht: 2 kg
🌊 Waterdicht: IPX5
🔊 RMS-Vermogen: 15 Watt
🔋 Speelduur: 5 uur