梯度测量与震动声纹监测

本文最大收获，是想明白了动物们的两个鼻孔为什么这么近？而两只眼睛和耳朵，却距离相对比较远，顺手说说生物差分进化的事儿，也就是生物进化与差分测量之间的关系。知识跨界和融合的重要意义或许就在于，某一个领域的难题，在另一个领域或许就是一层窗户纸，关键是如何找到这两个领域之间相互关联的那根管道以及捅破这层窗户纸的方法。

昨天写了《人类进化、AI与仿生》，文字不多，跨领域从600万年前人类视觉进化开始谈起，讲人类的5个感觉器官，再谈AI仿生，最后提到，为什么振动声纹技术仿生人类的听觉会很有希望，而仿生人类的触觉为什么很难。

既然说人工智能三阶段之感知阶段对人类五种感知（视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉）的仿生，就不得不说人的五官当中，除了嘴巴外，眼睛、耳朵是成对的，鼻子虽然只有一个，但也是双孔的，尤其是成对的感知器官（耳朵和眼睛），可以辨别方向。

（网络图片）

方向这东西，在人工测量领域，并不是太容易实现的，早年我们学习重力场、磁场等地球物理勘探测量技术时，与方向具有类似性质的梯度测量，就要用至少两个传感器做差分才能实现，很类似人的两个眼睛或者两个耳朵。

为什么人的耳朵可以辨别声音的方向？而鼻子却不能辨别味道来自哪里？我认为，是因为鼻孔的生物差分距离太小，不如两只耳朵的距离大？所有的动物大概都是这个特征，那为什么会是这样的呢？这就是生物进化的结果，我们不能忘记，几乎所有生物（包括我们人类）往前追溯5-6亿年，其祖先都在海洋中，海水可以传播声音、海水一定深度内还可以传播光线、但海水传播味道却很难，所以早期海洋生物三大感知器官中，视觉和听觉一定比嗅觉演化的更快一些，在弱肉强食的海洋生物竞争中，无论是想吃掉对手，还是不想被对手吃掉，都要靠感知器官快速而准确的发现对手。发现的意义就在于更早的知道对手在什么方向？距离还有多远？甚至速度是什么样的？而这一切，要靠生物感知器官的差分判断能力，所以生物差分感知的进化，最重要的是要把成对的感知器官，拉开尽可能大的距离。

就像这只螃蟹的眼睛

好几年前，一家做高精度北斗定位的科技公司找我聊天，那时候我还不怎么了解北斗，他们的技术专家一讲，我就立马想到了上学时学过的差分测量。

说，声音和震动监测，也存在判断方向的问题，甚至也需要进行梯度的测量，在复杂的设备装置中，要从正常震动的背景中提取非正常震动的异常，还要通过震动与设备故障的模型，来判断哪些非正常震动的信号可能是由于某类设备或者设备中的元器件故障所引发，估计就需要判断震动或者声音传播的方向和衰减程度，以便更加有效的进行故障本体的溯源和故障类型的判断。这可能是震动声纹技术应用于实际场景需要解决的、比较有挑战性的大难题。在没有AI技术或者AI技术还不成熟的时候，要完成这样的任务，以我理解，应该是一个巨大的挑战。

现在好了，有了AI技术的帮助，有可能大繁至简，只要有足够多的学习样本，AI所驱动的震动声纹技术，有可能不再需要震动方向和梯度的复杂测量和溯源，把设备当成一个黑箱，仅仅通过故障源震动或者由震动所引发的声音，就能做故障的溯源和故障类型的判断。

到今天，关于AI和震动声纹的文章，已经写了三篇，我认为在AI的帮助下，声音和震动的声纹技术，是继人类视觉仿生之后，最有可能走向成功的听觉仿生。但这件事的应用的确是非常复杂的，例如，震动声纹技术用在设备故障监测上，有一个假设前提，就是不同设备、不同零部件的故障震动，有其固有的、可以识别的声纹特征，但是如果一个复杂的系统中，安装了两个相同的设备或者两个以上相同的元器件呢？它们的声纹特征是完全一致、比较一致、有差别、还是差别很大呢。没办法，做实际应用就得这样，再好的技术，一旦遇到了复杂工况，就必须深刻思考、小心求证、耐心试验。