对于生产线应用，除了精确AD1674JN度之外，还有3种重要因素：速度、抗噪性和便捷性。绝大部分生产线使用步进正弦激励是因为龀激励在许多其他生产线测试终端发挥作用（如频率响应、阻抗、THD等）。因此，对可感知破擦声的算法也用步进正弦激励是合乎常理的，这样测量结果就能与其他测试结果类似。抗噪性也很重要，因为生产线需要适应稳态和瞬态背景噪声。便捷性也很重要，传统自动破擦声测量方法非常难于设定有效的限制，并且要求操作者有一定的专业知识。CLEAR算法以非常易于与人耳听觉相关联的形式，来展现破擦声测量结果。这使得门限设定极其简单，因为可以直接在基于被认为不能接受的响度级的频谱上设置一条水平线。此限制是绝对的，并且与任何参考无关。
    图8为CLEAR算法的基本流程图，具体步骤在下面进行陈述。

         
    流程图表明，步进正弦信号用作激励，响应也已记录。响应信号经过两种不同的分析，两种结果在最后被整合。
    首先，一方面听觉滤波器频带把响应信号从FFT频谱（稳定带宽）转换到Bark尺度。此过程模拟了人耳对声音的滤波，见图9。
    然后，人耳权重滤波器对外耳到内耳传递函数进行补偿，耳朵的内在噪声（血流造成的本底噪声）也得到附加，见图10。这些因素一起模拟了人耳的频率响应。
    随后，再应用扩频函数。这是一个简化的听觉掩蔽曲线的数学表达式，也说明丁此算法怎样模拟人耳听破擦声缺陷时的心理声学滤波效果。这些掩蔽曲线随着频率和响度级的变化而变化。
    最后，基本和掩蔽效应均从响应信号结果中提取出来，再加上噪声，得到扬声器的失真情况。此叠加在频域中进行，最后得到纯音输入信号的部分可感知响度级（以方为单位）。
    在流程图的另一侧，可以看到响应的谐波结构得到了分析。它用功率对数倒频谱（对数倒频谱是一种对数频谱）进行量化。高强度和扩展的谐波结构是破擦声现象的标志。
    最后，谐波分析的结果（百分比测量结果）与可感知失真相结合，这突出了破擦声现象，使它更容易被辨认和设定限制。
    之前的分析是在每个频率上进行的。在生产线上检验扬声器的终端，检查所有频段是十分重要的，常使用正弦扫频，此方法有多种目的：通过一次扫频，可以检查扬声器所有频段的特性，包括频率响应、极性、THD、零散的颗粒声（指的是孤立存在杂音，没有明显周期性）和阻抗。