Существует даосская притча об ученике, который задумался над вопросом: "Какой звук можно услышать от хлопка одной ладонью?". Он долго ломал голову и после понял, что это звук тишины. Легенда старая, но к феномену беззвучности люди снова подошли через много столетий. Но уже с научной точки зрения.
У человека примерно 200 миллионов светорецепторов, 10-20 миллионов отвечают за ощущение запаха и всего 8 тысяч помогают слышать.
Однако, несмотря на это, "проигрышность" слуха по сравнению с другими чувствами неочевидна, ведь восприятие звука – самое быстрое.
Это странное различие связано с тем, что операции со звуковой информацией происходят в мозгу моментально, и они намного точнее, чем любые современные компьютерные программы-анализаторы звука.
Как же такое понимать? Ведь в наше время технологии развиваются с возрастающим ускорением! Может, методы анализа грешат недостатками и неточностями?
Это не поверхность Солнца и не кипящая лава. Так выглядит на диаграмме шум радиоэфира, обработанный и изображенный с помощью нового алгоритма (иллюстрация с сайта pnas.org). |
Отправной точкой явилось утверждение: определить громкость какого-то тона человек может, мысленно сравнивая её с тишиной. Другими словами, исследователи поняли, что им необходимо создать математический алгоритм, который работал бы не со звуком, а с его отсутствием.
Этот алгоритм должен был бы представлять данные в графической форме, причём не в общепринятой в виде амплитуд – ибо, как считают исследователи, она очень неудобна.
"То, что мы придумали, превосходит все существующие способы анализа, – поведал участник исследования Марчело Магнаско (Marcelo O. Magnasco). – И дело в том, что мозг, возможно, именно этим методом и пользуется".
А принципиальное отличие нововведения состоит в том, что новый путь исследования регистрирует как раз те области, где звука нет.
Слева направо: постепенное усиление громкости одной из частот в белом шуме. Условной величине А=1 соответствует наиболее четкое значение амплитуды (иллюстрация с сайта pnas.org). |
Применив свой алгоритм, экспериментаторы начертили графики, изобразив каждый тон, отложив по горизонтали время, а по вертикали – значения частот. Однако получавшиеся диаграммы выглядят довольно необычно они напоминают по внешнему виду пузырьки пены (заметим в скобках, что в данном случае речь идёт, разумеется, об абстрактном изображении экспериментальных данных, а ни о каких-то реальных "пузырях").
В одном из экспериментов с применением новаторского метода первоначально – как и в других опытах – исследовался белый шум. Учёные записали его звучание, а затем с помощью своего алгоритма построили график, на котором тонам, соответствующим шуму, они назначили светлый цвет фона, а те места, где частота определялась слабо, были обозначены тёмным цветом, а где она вообще "молчала" обозначались голубыми точками.
На диаграмме показан спектр голоса певицы, исполняющей партию Королевы Ночи из "Волшебной флейты" Моцарта. По вертикальной оси отложена частота в килогерцах, по нижней – время в секундах (иллюстрация с сайта pnas.org). |
Вскоре, когда с помощью аппаратуры начали увеличивать громкость одной из частот, увидели, что диаграмма практически не поменялась – остались те же "вздутия", что и раньше.
Однако когда громкость возрастала, заметили, что зоны молчания на графике распределились так, что пузыри своими сторонами на графике стали образовывать линию, которая с увеличением громкости становилась всё прямее. Эта линия и соответствовала значению усиливавшейся частоты!
Вот так, парадоксально, было получено изображение громкости с помощью контраста с тишиной.
Интересно то, что в этих опытах не требовалось разлагать спектр сложного звука по составляющим, а "главная" частота сама "выдала" себя.
Спектральный анализ голоса комнатной птицы зебровой амадины (Taeniopygia guttata). По вертикальной оси отложена частота в килогерцах, по нижней – время в секундах. Как утверждают исследователи, качество таких графиков очень высокое (иллюстрация с сайта pnas.org). |
Алгоритм может пригодиться для выделения необходимых частот в сложных звуковых спектрах в радарах, сонарах, в программном обеспечении для распознавания речи и даже при анализе данных электроэнцефалограмм, в которых также измеряются многочисленные значения отдельных частот.
Идея о том, что тишина содержит глубокий смысл, обрела рациональное подтверждение. Обрадовались ли этому даосы или, как это им и полагается, остались безразличными – пока не сообщается.
Статья получена: Membrana.ru