獨家譯稿

“聽”數據

時間:2017/6/2 14:59:37  作者:羅恩•考恩(Ron Cowen)  來源:中國建設資訊網  查看:2680  
內容摘要:    大約3年前,作曲家羅伯特•L•亞歷山大(Robert L. Alexander)靜靜聆聽一個聲音文件。這是一種微弱的拍動聲,像是遠處大風中飄揚的旗子。要是換作大多數人,肯定早就聽睡著了。不過,亞歷山大一直耐心地聽了45分鐘后,拍動聲...
    大約3年前,作曲家羅伯特•L•亞歷山大(Robert L. Alexander)靜靜聆聽一個聲音文件。這是一種微弱的拍動聲,像是遠處大風中飄揚的旗子。要是換作大多數人,肯定早就聽睡著了。不過,亞歷山大一直耐心地聽了45分鐘后,拍動聲終于停止了,取而代之的是仿佛狂風咆哮著吹過森林的聲音。
    實際上,這種聲音的來源還真是一種類似風的東西:太陽風——以每秒上百萬噸的速率從太陽噴出,進而飛入宇宙空間的大量帶電粒子。2008年, 美國航空航天局(NASA)的“風”太陽探測器(WIND)測量了這些帶電粒子在接近地球時產生的磁場。雖然磁場是完全無聲的,但它的強度和方向卻在不斷變化。同時作為美國密歇根大學研究生的亞歷山大,正在研究這些數據。他利用自己設計的算法,將這些變化轉化為可以聽到的聲音。
    “聽”比“看”更快
    剛步入而立之年的亞歷山大,是一個致力于聲音化科學的研究團體中的一員。他們的目標,是將通常以視覺或數字形式表現的數據轉化為聲音。與眼睛相比,耳朵在發覺模式的微弱變化上具有獨特的能力,這對于研究在視覺化形式中不明顯的現象很有幫助。目前,這一技術已被用于探測隱秘的天文活動,以及用來區分正常細胞與癌細胞。
    英國牛津大學的神經科學家安德魯•金(Andrew King)介紹說,我們的耳朵“能在幾毫秒內迅速感知聲音中的變化”。相比之下,眼睛對閃光的分辨能力最多只能達到每秒50~60次。而且,眼睛無法分辨光的閃爍頻率是每秒30次還是60次,但耳朵就能輕易區分聲源的振動頻率為每秒30次還是60次。
    除了太陽活動和癌癥研究外,聲音化還被用于研究火山噴發,以及分辨與宇宙微波背景輻射(宇宙大爆炸的殘留輻射)相關粒子的變化模式。不過,還有許多研究人員仍未了解這種方法的威力。“在我看來,這是一種還有待開發的研究工具,”NASA戈達德太空航天飛行中心的空間科學家阿龍•羅伯茨(Aaron Roberts)說。
    將數據轉化為聲音并不是什么新想法。1908年發明的蓋革計數器,就會在探測到高能帶電粒子時發出滴答的響聲。另外,上世紀80年代,美國艾奧瓦大學的物理學家唐納德•A•格尼特(Donald A. Gurnett),也用發生在土星附近的“雹暴”之聲吸引了大量聽眾——他用“旅行者”1號和2號飛船采集到的數據,還原出了這兩艘飛船在穿過土星環時受到小冰塊擊打而乒乓作響的聲音。
    聽懂比聽到更關鍵
    要讓數據從無聲變為有聲,科學家們需將X射線和γ射線,或其他眼睛無法識別的信號中的擾動,對應生成不同頻率或強度的聲音,并將它們置于人類的聽覺范圍內。
    問題的關鍵是,科學家需要弄清楚,他們所聽到的聲音變化意味著什么?2012年那天,當亞歷山大聽到那陣“呼呼”的風聲時,完全搞不懂它們代表著什么?就連為亞歷山大提供原始數據的、戈達德太空飛行中心的空間物理學家羅伯特•T•維克斯(Robert T.Wicks)也毫無頭緒。
    不過,當維克斯開始詳細研究同一時期內其他儀器記錄的太陽風數據時,他注意到這些數據與亞歷山大記錄到的風聲之間存在一種特殊關聯。幾乎每當亞歷山大的聲音文件中出現一次“呼呼”聲,維克斯就能發現太陽風中的某種帶電粒子(氦離子)的密度升高。這種相互作用揭示了能量在磁場和粒子之間來回傳遞的一種機制。反過來,這項發現也提供了新的線索,從而揭開太陽最深的秘密之一——為什么太陽外層大氣的溫度,會比其沸騰的表面還要高數百倍。
    用維克斯的話講,這個聲音文件之所以能成為“一個重要啟示”,這要部分歸功于聲音壓縮信息的能力。一年時間里采集的數據,若用眼睛分析的話要花上好幾個月,現在卻只相當于播放2個小時的聲音。
    “僅僅通過‘聆聽’數據,就能以比其他任何數學方法都高的精度來確定(信號的)周期,”蘭迪介紹說。這一結果啟發了他利用聲音去探索太陽的更多特性。雖然通常認為,太陽活動在旺盛與平靜之間來回往復的周期為11年,但也有一些科學家提出,該周期有時會長些,可以是19~20年。“我們希望利用聽覺分析來研究這個‘延長的周期’,以及它同普通的11年太陽周期之間的關聯。”蘭迪說。
    聽細胞比聽太陽更實用
    從太空回到地面,將數據變為聲音也具備更加實用的優勢。英國科學家已經開始利用聲音化,在活組織檢查時,從健康細胞中區分癌細胞,特別是當病理學家需要盡快對病人做出診斷時。
    目前采用的常規檢測程序叫做拉曼光譜法。病理學家用紅外線激光照射置于載玻片上的細胞,激光能量會造成細胞中的分子振動。不同的分子振動方式也不同,而這種振動會改變從樣品上散射回的光子的頻率。樣品散射光的色譜就像代表分子特征的“指紋”,因此癌細胞中,部分異常蛋白質分子留下的“指紋”會和正常蛋白質不同。然而在視覺上,這種區別很細微,需要大量的時間和特殊的專業技能來確定細胞是否健康。
    “我們試圖加快診斷過程。”英國伯明翰城市大學的音樂家和數字媒體專家瑞安•斯特布爾斯(Ryan Stables)說。在和一位同事——英國中央蘭開夏大學的分析化學家格雷姆•克萊門斯(Graeme Clemens)討論后,他們想到了一個主意:用聲音化的方法替代目前的可視化技術來鑒定癌細胞。
    斯特布爾斯同合作伙伴、物理學家和音樂家多梅尼科•維奇南扎(Domenico Vicinanza)合作,先把數據聲音化——他們主要研究了能體現癌變細胞和健康細胞區別的可見光光譜,然后把光譜轉化成獨特的聲音。斯特布爾斯說通過聲音辨識這種區別的能力之強,出乎他的意料。
    在他進行的測試中,300份聲音文件被分配到了約150位臨床醫生手中,每份文件都對應于一份各不相同的組織樣本。據斯特布爾斯說,在90%的情況下,臨床醫生都能正確區分不同的樣品。斯特布爾斯說,他的研究組打算在一年內,在各個診所測試聲譜檢測癌癥的方法。
    斯特布爾斯相信,這種方法最終會用在手術室中,迅速為外科醫生提供反饋,告訴他們癌細胞是否已被移除干凈。為了實現這個目標,光譜分析必須快速進行,然后將分析結果轉化為聲音,傳送進手術室。
    “但要生成不至于令醫生分心的信號,同時還要保證數據質量以區分不同的組織或細胞,在這兩點之間尋找平衡是非常困難的。”不過,他在臨床醫生那里進行的測試表明,聲音化方法已經實現了不錯的平衡。
    雖然與視覺顯示相比,聲音化具有更多的優勢,但在聲音專家面前,仍有一個看似簡單卻十分重要的障礙:如何鼓勵研究人員嘗試使用這種新方法來研究數據。
    從小學開始,圍繞著我們的就是像柱狀圖和餅圖這樣的視覺表現形式,當有些人最終成為科學家后,他們對這些圖形圖像的用途及其內在邏輯更為熟悉,已經具備了自然而然的感知能力;而當第一次按下‘播放’鍵開始聆聽數據時,他們對此完全沒有直觀的認知和感覺。所以,和大多數新技術一樣,化視為聽,不僅是個技術過程。
  Starting from elementary school, around us is like a visual representation of histograms and pie charts. When some people eventually become scientists, they are more familiar with the use of these graphic images and their inner logicand have a natural perception ability, and when the first press of the 'play' button to start listening to the data, they have no intuitive understanding and feel. So, as with most new technologies, it is not only a technical process.
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    將物理難題化為樂譜
    近期一些熱門研究也正在體現聲音化方法的價值。
例如,一對雙星系統劇烈噴發X射線的相關數據,已被轉化為聲音,錄入了一張唱片,播放出的聲音具有類似古巴黑人音樂的節奏,可以從iTunes上下載。這個雙星系統名為EX Hydrae,包括一顆白矮星和一顆普通的低密度恒星,它們被強大引力束縛在一起。在這兩顆恒星相互繞轉的過程中,白矮星不斷從同伴那里掠取物質,并向宇宙空間噴射X射線,從而被NASA的錢德拉X射線天文臺捕捉記錄。
    盲人天體物理學家萬達•迪亞茲•梅塞德(Wanda Diaz-Merced)使用一種開源計算機程序xSonify,將記錄到的X射線能量波動轉化成聲音。在他的一些具有音樂背景的同事眼里,這些數據中的一部分就像音符一樣——同古巴黑人音樂和巴薩諾瓦音樂中被稱為“響棒”(clave)的節奏高度類似。
    在此基礎上,一位科學家的表親、德國作曲家福爾克馬爾•施圖德托卡編寫了一些曲子。根據從X射線轉化出的不同音符序列,他譜寫出了巴薩諾瓦、賦格曲、華爾茲、布魯斯、爵士民謠以及其他一些曲風的X射線音樂。這張主要用鋼琴、貝斯和鼓演奏的唱片,被稱為“水蛇座X射線之聲”(X-rayHydra)。
    這一系列作品在天文學和其他科學領域已經十分流行了。在亞歷山大聽來,它們都是優美的旋律:“僅僅是將已有的數據變為聲音,并讓更多的人使用這個方法,就已經解決了一部分難題。”他認為,聆聽科學的聲音將會帶來全新的發現。這類聲音化的數據中“充滿了短促的、具有細微差別的聲響,個個都是急切地等待著解決的物理難題。”
 
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