Что может делать звук
Теория звука. Что нужно знать о звуке, чтобы с ним работать. Опыт Яндекс.Музыки
Звук, как и цвет, люди воспринимают по-разному. Например, то, что кажется слишком громким или некачественным одним, может быть нормальным для других.
Для работы над Яндекс.Музыкой нам всегда важно помнить о разных тонкостях, которые таит в себе звук. Что такое громкость, как она меняется и от чего зависит? Как работают звуковые фильтры? Какие бывают шумы? Как меняется звук? Как люди его воспринимают.
Мы довольно много узнали обо всём этом, работая над нашим проектом, и сегодня я попробую описать на пальцах некоторые основные понятия, которые требуется знать, если вы имеете дело с цифровой обработкой звука. В этой статье нет серьёзной математики вроде быстрых преобразований Фурье и прочего — эти формулы несложно найти в сети. Я опишу суть и смысл вещей, с которыми придётся столкнуться.
Поводом для этого поста можете считать то, что мы добавили в приложения Яндекс.Музыки возможность слушать треки в высоком качестве (320kbps). А можете не считать. Итак.
Оцифровка, или Туда и обратно
Прежде всего разберёмся с тем, что такое цифровой сигнал, как он получается из аналогового и откуда собственно берётся аналоговый сигнал. Последний максимально просто можно определить как колебания напряжения, возникающие из-за колебаний мембраны в микрофоне.
Рис. 1. Осциллограмма звука
Это осциллограмма звука — так выглядит аудио сигнал. Думаю, каждый хоть раз в жизни видел подобные картинки. Для того чтобы понять, как устроен процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой, нужно нарисовать осциллограмму звука на миллиметровой бумаге. Для каждой вертикальной линии найдем точку пересечения с осциллограммой и ближайшее целое значение по вертикальной шкале — набор таких значений и будет простейшей записью цифрового сигнала.
Рис. 2. Интерактивный пример сложения волн и оцифровки сигнала.
Источник: www.desmos.com/calculator/aojmanpjrl
Воспользуемся этим интерактивным примером, чтобы разобраться в том, как накладываются друг на друга волны разной частоты и как происходит оцифровка. В левом меню можно включать/выключать отображение графиков, настраивать параметры входных данных и параметры дискретизации, а можно просто двигать контрольные точки.
На аппаратном уровне это, разумеется, выглядит значительно сложнее, и в зависимости от аппаратуры сигнал может кодироваться совершенно разными способами. Самым распространённым из них является импульсно-кодовая модуляция, при которой записывается не конкретное значение уровня сигнала в каждый момент времени, а разница между текущим и предыдущим значением. Это позволяет снизить количество бит на каждый отсчёт примерно на 25%. Этот способ кодирования применяется в наиболее распространённых аудио-форматах (WAV, MP3, WMA, OGG, FLAC, APE), которые используют контейнер PCM WAV.
В реальности для создания стерео-эффекта при записи аудио чаще всего записывается не один, а сразу несколько каналов. В зависимости от используемого формата хранения они могут храниться независимо. Также уровни сигнала могут записываться как разница между уровнем основного канала и уровнем текущего.
Обратное преобразование из цифрового сигнала в аналоговый производится с помощью цифро-аналоговых преобразователей, которые могут иметь различное устройство и принципы работы. Я опущу описание этих принципов в данной статье.
Дискретизация
Как известно, цифровой сигнал — это набор значений уровня сигнала, записанный через заданные промежутки времени. Процесс преобразования непрерывного аналогового сигнала в цифровой сигнал называется дискретизацией (по времени и по уровню). Есть две основные характеристики цифрового сигнала — частота дискретизации и глубина дискретизации по уровню.
Рис. 3. Дискретизация сигнала.
Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(signal_processing)
Частота дискретизации указывает на то, с какими интервалами по времени идут данные об уровне сигнала. Существует теорема Котельникова (в западной литературе её упоминают как теорему Найквиста — Шеннона, хотя встречается и название Котельникова — Шеннона), которая утверждает: для возможности точного восстановления аналогового сигнала из дискретного требуется, чтобы частота дискретизации была минимум в два раза выше, чем максимальная частота в аналоговом сигнале. Если брать примерный диапазон воспринимаемых человеком частот звука 20 Гц — 20 кГц, то оптимальная частота дискретизации (частота Найквиста) должна быть в районе 40 кГц. У стандартных аудио-CD она составляет 44.1 кГц
Рис. 4. Квантование сигнала.
Источник: https://ru.wikipedia.org/wiki/Квантование_(обработка сигналов)
Глубина дискретизации по уровню описывает разрядность числа, которым описывается уровень сигнала. Эта характеристика накладывает ограничение на точность записи уровня сигнала и на его минимальное значение. Стоит специально отметить, что данная характеристика не имеет отношения к громкости — она отражает точность записи сигнала. Стандартная глубина дискретизации на audio-CD — 16 бит. При этом, если не использовать специальную студийную аппаратуру, разницу в звучании большинство перестаёт замечать уже в районе 10-12 бит. Однако большая глубина дискретизации позволяет избежать появления шумов при дальнейшей обработке звука.
В цифровом звуке можно выделить три основных источника шумов.
Джиттер
Это случайные отклонения сигнала, как правило, возникающие из-за нестабильности частоты задающего генератора или различной скорости распространения разных частотных составляющих одного сигнала. Данная проблема возникает на стадии оцифровки. Если описывать «на пальцах» «на миллиметровке», это происходит из-за немного разного расстояния между вертикальными линиями.
Шум дробления
Он напрямую связан с глубиной дискретизации. Так как при оцифровке сигнала его реальные значения округляются с определённой точностью, возникают слабые шумы, связанные с её потерей. Эти шумы могут появляться не только на стадии оцифровки, но и в процессе цифровой обработки (например, если сначала уровень сигнала сильно понижается, а затем — снова повышается).
Алиасинг
При оцифровке возможна ситуация, при которой в цифровом сигнале могут появиться частотные составляющие, которых не было в оригинальном сигнале. Данная ошибка получила название Aliasing. Этот эффект напрямую связан с частотой дискретизации, а точнее — с частотой Найквиста. Проще всего понять, как это происходит, рассмотрев вот эту картинку:
Рис. 5. Алиас. Источник: ru.wikipedia.org/wiki/Алиасинг
Зелёным показана частотная составляющая, частота которой выше частоты Найквиста. При оцифровке такой частотной составляющей не удаётся записать достаточно данных для её корректного описания. В результате при воспроизведении получается совершенно другой сигнал — жёлтая кривая.
Уровень сигнала
Поначалу бывает тяжело разобраться с тем, как соотносятся децибелы и реальный уровень сигнала. На самом деле всё просто. Каждые
6 dB (точнее 20 log(2)
N.B. Стоит упомянуть, что логарифм в данном случае берётся десятичный, в то время как большинство библиотек под функцией с названием log подразумевает натуральный логарифм.
96.33 dB, для 24 бит
144.49 dB. Это означает, что самый большой перепад уровня, который можно описать с 24-битной глубиной дискретизации (144.49 dB), на 48.16 dB больше, чем самый большой перепад уровня с 16-битной глубиной (96.33 dB). Плюс к тому — шум дробления при 24 битах на 48 dB тише.
Восприятие
Когда мы говорим о восприятии звука человеком, следует сначала разобраться, каким образом люди воспринимают звук. Очевидно, что мы слышим с помощью ушей. Звуковые волны взаимодействуют с барабанной перепонкой, смещая её. Вибрации передаются во внутреннее ухо, где их улавливают рецепторы. То, насколько смещается барабанная перепонка, зависит от такой характеристики, как звуковое давление. При этом воспринимаемая громкость зависит от звукового давления не напрямую, а логарифмически. Поэтому при изменении громкости принято использовать относительную шкалу SPL (уровень звукового давления), значения которой указываются всё в тех же децибелах. Стоит также заметить, что воспринимаемая громкость звука зависит не только от уровня звукового давления, но ещё и от частоты звука:
Рис. 6. Зависимость воспринимаемой громкости от частоты и амплитуды звука.
Источник: ru.wikipedia.org/wiki/Громкость_звука
Громкость
Простейшим примером обработки звука является изменение его громкости. При этом происходит просто умножение уровня сигнала на некоторое фиксированное значение. Однако даже в таком простом деле, как регулировка громкости, есть один подводный камень. Как я уже отметил ранее, воспринимаемая громкость зависит от логарифма звукового давления, а это значит, что использование линейной шкалы громкости оказывается не очень эффективным. При линейной шкале громкости возникает сразу две проблемы — для ощутимого изменения громкости, когда ползунок находится выше середины шкалы приходится достаточно далеко его сдвигать, при этом ближе к самому низу шкалы сдвиг меньше, чем на толщину волоса, может изменить громкость в два раза (думаю, с этим каждый сталкивался). Для решения данной проблемы используется логарифмическая шкала громкости. При этом на всей её длине передвижение ползунка на фиксированное расстояние меняет громкость в одинаковое количество раз. В профессиональной записывающей и обрабатывающей аппаратуре, как правило, используется именно логарифмическая шкала громкости.
Математика
Тут я, пожалуй, немного вернусь к математике, потому что реализация логарифмической шкалы оказывается не такой простой и очевидной вещью для многих, а найти в интернете данную формулу не так просто, как хотелось бы. Заодно покажу, как просто переводить значения громкости в dBFS и обратно. Для дальнейших объяснений это будет полезным.
Цифровая обработка
Из того, что сигнал имеет верхнее ограничение уровня, следует, что нельзя безопасно увеличивать громкость выше единицы. При этом пики, которые окажутся выше границы, будут «срезаны» и произойдёт потеря данных.
Рис. 7. Клиппинг.
Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Clipping_(audio)
На практике всё это означает, что стандартные для Audio-CD параметры дискретизации (16 бит, 44,1 кГц) не позволяют производить качественную обработку звука, потому что имеют очень малую избыточность. Для этих целей лучше использовать более избыточные форматы. Однако стоит учитывать, что общий размер файла пропорционален параметрам дискретизации, поэтому выдача таких файлов для он-лайн воспроизведения — не лучшая идея.
Измерение громкости
Для того чтобы сравнивать громкость двух разных сигналов, её для начала нужно как-то измерить. Существует по меньшей мере три метрики для измерения громкости сигналов — максимальное пиковое значение, усреднённое значение уровня сигнала и метрика ReplayGain.
Максимальное пиковое значение достаточно слабая метрика для оценки громкости. Она никак не учитывает общий уровень громкости — например, если записать грозу, то большую часть времени на записи будет тихо шелестеть дождь и лишь пару раз прогремит гром. Максимальное пиковое значение уровня сигнала у такой записи будет довольно высоким, но большая часть записи будет иметь весьма низкий уровень сигнала. Однако эта метрика всё равно является полезной — она позволяет вычислить максимальное усиление, которое можно применить к записи, при котором не будет потерь данных из-за «обрезания» пиков.
Усреднённое значение уровня сигнала — более полезная метрика и легко вычислимая, но всё же имеет существенные недостатки, связанные с тем, как мы воспринимаем звук. Визг циркулярной пилы и рокот водопада, записанные с одинаковым средним уровнем сигнала, будут восприниматься совершенно по-разному.
ReplayGain наиболее точно передает воспринимаемый уровень громкости записи и учитывает физиологические и психические особенности восприятия звука. Для промышленного выпуска записей многие звукозаписывающие студии используют именно её, также она поддерживается большинством популярных медиа-плееров. (Русская статья на WIKI содержит много неточностей и фактически не корректно описывает саму суть технологии)
Нормализация громкости
Иногда нормализацию громкости производят в рамках одной записи — при этом различные части записи усиливают на разные величины, чтобы их воспринимаемая громкость была одинаковой. Такой подход очень часто применяется в компьютерных видео-плеерах — звуковая дорожка многих фильмов может содержать участки с очень сильно отличающейся громкостью. В такой ситуации возникают проблемы при просмотре фильмов без наушников в позднее время — при громкости, на которой нормально слышен шёпот главных героев, выстрелы способны перебудить соседей. А на громкости, при которой выстрелы не бьют по ушам, шёпот становится вообще неразличим. При внутри-трековой нормализации громкости плеер автоматически увеличивает громкость на тихих участках и понижает на громких. Однако этот подход создаёт ощутимые артефакты воспроизведения при резких переходах между тихим и громким звуком, а также порой завышает громкость некоторых звуков, которые по задумке должны быть фоновыми и еле различимыми.
Также внутреннюю нормализацию порой производят, чтобы повысить общую громкость треков. Это называется нормализацией с компрессией. При этом подходе среднее значение уровня сигнала максимизируется за счёт усиления всего сигнала на заданную величину. Те участки, которые должны были быть подвергнуты «обрезанию», из-за превышения максимального уровня усиливаются на меньшую величину, позволяя избежать этого. Этот способ увеличения громкости значительно снижает качество звучания трека, но, тем не менее, многие звукозаписывающие студии не брезгуют его применять.
Фильтрация
Я не стану описывать совсем все аудио-фильтры, ограничусь только стандартными, которые присутствуют в Web Audio API. Самым простым и распространённым из них является биквадратный фильтр (BiquadFilterNode) — это активный фильтр второго порядка с бесконечной импульсной характеристикой, который может воспроизводить достаточно большое количество эффектов. Принцип работы этого фильтра основан на использовании двух буферов, каждый с двумя отсчётами. Один буфер содержит два последних отсчёта во входном сигнале, другой — два последних отсчёта в выходном сигнале. Результирующее значение получается с помощью суммирования пяти значений: текущего отсчёта и отсчётов из обоих буферов перемноженных на заранее вычисленные коэффициенты. Коэффициенты данного фильтра задаются не напрямую, а вычисляются из параметров частоты, добротности (Q) и усиления.
Lowpass
Рис. 8. Фильтр lowpass.
Пропускает только частоты ниже заданной частоты. Фильтр задаётся частотой и добротностью.
Highpass
Рис. 9. Фильтр highpass.
Действует аналогично lowpass, за исключением того, что он пропускает частоты выше заданной, а не ниже.
Bandpass
Рис. 10. Фильтр bandpass.
Этот фильтр более избирателен — он пропускает только определённую полосу частот.
Notch
Рис. 11. Фильтр notch.
Является противоположностью bandpass — пропускает все частоты вне заданной полосы. Стоит, однако, отметить разность в графиках затухания воздействия и в фазовых характеристиках данных фильтров.
Lowshelf
Рис. 12. Фильтр lowshelf.
Является более «умной» версией highpass — усиливает или ослабляет частоты ниже заданной, частоты выше пропускает без изменений. Фильтр задаётся частотой и усилением.
Highshelf
Рис. 13. Фильтр highshelf.
Более умная версия lowpass — усиливает или ослабляет частоты выше заданной, частоты ниже пропускает без изменений.
Peaking
Рис. 14. Фильтр peaking.
Это уже более «умная» версия notch — он усиливает или ослабляет частоты в заданном диапазоне и пропускает остальные частоты без изменений. Фильтр задаётся частотой, усилением и добротностью.
Фильтр allpass
Рис. 15. Фильтр allpass.
Allpass отличается ото всех остальных — он не меняет амплитудные характеристики сигнала, вместо чего делает фазовый сдвиг заданных частот. Фильтр задаётся частотой и добротностью.
Фильтр WaveShaperNode
Вейвшейпер (en) применяется для формирования сложных эффектов звуковых искажений, в частности с помощью него можно реализовать эффекты «дисторшна», «овердрайва» и «фузза». Данный фильтр применяет к входному сигналу специальную формирующую функцию. Принципы построения подобных функций довольно сложные и тянут на отдельную статью, поэтому я опущу их описание.
Фильтр ConvolverNode
Фильтр, производящий линейную свёртку входного сигнала с аудио-буфером, задающим некую импульсную характеристику. Импульсная характеристика — это ответ некой системы на единичный импульс. Простым языком это можно назвать «фотографией» звука. Если реальная фотография содержит информацию о световых волнах, о том, насколько они отражаются, поглощаются и взаимодействуют, то импульсная характеристика содержит аналогичную информацию о звуковых волнах. Свёртка аудио-потока с подобной «фотографией» как бы накладывает эффекты окружения, в котором была сняла импульсная характеристика на входной сигнал.
Для работы данного фильтра требуется разложение сигнала на частотные составляющие. Это разложение производится с помощью быстрого преобразования Фурье (к сожалению, в русскоязычной Википедии совершенно несодержательная статья, написанная, судя по всему, для людей, которые и так знают, что такое БПФ и сами могут написать такую же несодержательную статью). Как я уже говорил во вступлении, не стану приводить в данной статье математику БПФ, однако не упомянуть краеугольный алгоритм для цифровой обработки сигналов было бы неправильно.
Данный фильтр реализует эффект реверберации. Существует множество библиотек готовых аудио-буферов для данного фильтра, которые реализуют различные эффекты (1, 2), подобные библиотеки хорошо находятся по запросу [impulse response mp3].
Материалы
Большое спасибо моим коллегам, которые помогали собирать материалы для этой статьи и давали полезные советы.
Отдельное спасибо Тарасу Audiophile Ковриженко за описание алгоритмов нормализации и максимизации громкости и Сергею forgotten Константинову за большое количество пояснений и советов по данной статье.
UPD. Поправил раздел про фильтрацию и добавил ссылки по разным типам фильтров. Спасибо Денису deniskreshikhin Крешихину и Никите merlin-vrn Киприянову за то, что обратили внимание.
10 невероятных научно-технических применений звука
Когда мы думаем о технологиях будущего, мы часто не замечаем поле, в котором происходят невероятные достижения: акустику. Звук на поверку оказывается одним из фундаментальных строительных блоков будущего. Наука использует его, чтобы творить невероятные вещи, и можете быть уверены, в будущем мы услышим и увидим намного больше.
Охлаждение
Эта система была разработана как более экологичная альтернатива современным холодильникам. В отличие от традиционных моделей, которые используют химические хладагенты в ущерб атмосфере, термоакустический холодильник отлично работает с инертными газами вроде гелия. Поскольку гелий просто покидает атмосферу, если вдруг оказывается в ней, новая технология будет экологичнее любой другой на рынке. По мере развития этой технологии, ее дизайнеры надеются, что термоакустические модели в конечном счете обойдут традиционные холодильники по всем пунктам.
Ультразвуковая сварка
Как и многие технологии, эта была обнаружена случайно. Роберт Солофф работал над ультразвуковой технологией герметизации и случайно коснулся зондом диспенсера скотча на столе. В итоге две части диспенсера спаялись вместе, а Солофф понял, что звуковые волны могут огибать углы и бока жесткого пластика, достигая внутренних частей. После открытия Солофф и его коллеги разработали и запатентовали метод ультразвуковой сварки.
С тех пор ультразвуковая сварка нашла широкое применение во многих отраслях промышленности. От подгузников до автомобилей, этот метод повсеместно используется для соединения пластмасс. В последнее время экспериментируют даже с ультразвуковой сваркой швов на специализированной одежде. Компании вроде Patagonia и Northface уже используют сварные швы в своей одежде, но только прямые, и выходит очень дорого. В настоящее время самым простым и универсальным методом по-прежнему остается ручное шитье.
Кража информации о кредитках
Специалисту по безопасности Драгошу Руйу пришла эта идея после того, как он заметил нечто странное со своим MacBook Air: после установки OS X его компьютер спонтанно загрузил кое-что еще. Это был весьма мощный вирус, который мог удалять данные и вносить изменения по собственному желанию. Даже после удаления, переустановки и перенастройки всей системы проблема оставалась. Наиболее правдоподобное объяснение бессмертия вируса было таковым, что он проживал в BIOS и оставался там, несмотря на любые операции. Другая, менее вероятная теория была таковой, что вирус использовал высокочастотные передачи между динамиками и микрофоном для управления данным.
Эта странная теория казалась невероятной, но была доказана хотя бы в плане возможности, когда Германский институт нашел способ воспроизвести этот эффект. На основе разработанного для подводной связи программного обеспечения ученые разработали прототип вредоносной программы, которая передавала данные между неподключенными к Сети ноутбуками, используя их динамики. В тестах ноутбуки могли сообщаться на расстоянии до 20 метров. Диапазон можно было расширить, связав зараженные устройства в сеть, подобно ретрансляторам Wi-Fi.
Хорошие новости в том, что эта акустическая передача происходит крайне медленно, достигая скорости в 20 бит в секунду. Хотя этого недостаточно для передачи больших пакетов данных, этого достаточно, чтобы передавать информацию вроде нажатия клавиш, паролей, номеров кредитных карт и ключей шифрования. Поскольку современные вирусы умеют делать все это быстрее и лучше, маловероятно, что новая акустическая система станет популярной в ближайшем будущем.
Акустические скальпели
Врачи уже используют звуковые волны для медицинских процедур вроде УЗИ и разрушения камней в почках, но ученые из Университета штата Мичиган создали акустический скальпель, точность которого позволяет отделять даже одну клетку. Современные ультразвуковые технологии позволяют создать луч с фокусом в несколько миллиметров, однако новый инструмент обладает точностью уже в 75 на 400 микрометров.
Общая технология была известна с конца 1800-х, однако новый скальпель стал возможным, благодаря использованию линзы, обернутой в углеродные нанотрубки и материал под названием полидиметилсилоксан, которая конвертирует свет в звуковые волны высокого давления. При должном фокусе, звуковые волны создают ударные волны и микропузырьки, которые оказывают давление на микроскопическом уровне. Технологию протестировали, отделив одну клетку рака яичников и просверлив 150-микрометровую дыру в искусственном почечном камне. Авторы технологии считают, что ее можно будет наконец использовать для доставки лекарств или удаления малых раковых опухолей или бляшек. Ее можно даже использовать для проведения безболезненных операций, поскольку такой ультразвуковой луч сможет избегать нервные клетки.
Подзарядка телефона голосом
Поскольку звук — это всего лишь сжатие и расширение газов в воздухе, а значит движение, он может стать жизнеспособным источником энергии. Ученые экспериментируют с возможностью зарядки телефона прямо во время использования — пока вы звоните, например. В 2011 году ученые из Сеула взяли наностержни из оксида цинка, зажатые между двух электродов, чтобы добыть электричество из звуковых волн. Эта технология могла вырабатывать 50 милливольт просто из шума движения машин. Этого недостаточно, чтобы зарядить большинство электрических устройств, но в прошлом году лондонские инженеры решили создать устройство, вырабатывающее 5 вольт — и этого уже хватает, чтобы подзарядить телефон.
Хотя зарядка телефонов с помощью звуков может быть хорошей новостью для любителей поболтать, она может оказать серьезное влияние на развивающийся мир. Та же технология, которая обеспечила существование термоакустического холодильника, может быть использована для преобразования звука в электричество. Score-Stove — это плита и холодильник, которая извлекает энергию в процессе приготовления на топливной биомассе для производства небольших объемов электричества, порядка 150 ватт. Это немного, но достаточно, чтобы обеспечить 1,3 миллиарда людей на Земле, не имеющих доступа к электричеству, энергией.
Превратить тело человека в микрофон
Это устройство включает микрофон, прикрепленный к компьютеру. Когда кто-то говорит в микрофон, компьютер сохраняет речь в виде записи на повторе, которая затем преобразуется в едва слышный сигнал. Этот сигнал передается по проводу от микрофона к телу любого, кто его держит, и производит модулированное электростатическое поле, которое вызывает крошечные вибрации, если человек чего-то касается. Вибрации могут быть услышаны, если человек коснется чужого уха. Их даже можно передавать от человека к человеку, если группа людей находится в физическом контакте.
Шпионаж
Для достижения наилучших результатов алгоритм требует, чтобы число кадров в секунду на видео было выше частоты аудиосигнала, для чего необходима высокоскоростная камера. Но, на худой конец, можно взять и обычную цифровую камеру, чтобы определить, к примеру, число собеседников в комнате и их пол — возможно, даже их личности. Новая технология обладает очевидными применениями в судебно-медицинской экспертизе, правоохранительных органах и шпионских войнах. Обладая такой технологией, можно узнать, что происходит за окном, просто достав цифровую камеру.
Акустическая маскировка
Хотя, возможно, эта накидка и не предотвратит прослушивание разговора, она может пригодиться в местах, где объект нужно спрятать от акустических волн, например, концертный зал. С другой стороны, военные уже положили глаз на эту маскировочную пирамиду, поскольку у нее есть потенциал прятать объекты от сонара, например. Поскольку под водой звук путешествует почти так же, как по воздуху, акустическая маскировка может сделать подводные лодки невидимыми к обнаружению.
Притягивающий луч
Сосредоточив два ультразвуковых луча на цели, объект можно подтолкнуть по направлению к источнику луча, рассеивая волны в противоположном направлении (объект будет словно подпрыгивать на волнах). Хотя ученым пока не удалось создать лучший вид волны для своей техники, они продолжают работу. В будущем эту технологию можно будет использовать непосредственно для управления объектами и жидкостями в теле человека. Для медицины она может оказаться незаменимой. К сожалению, в космическом вакууме звук не распространяется, поэтому едва ли технология будет применима для управления космическими кораблями.
Тактильные голограммы
Изначально технология разрабатывалась для оказания силы на вашу кожу, чтобы облегчить жестовое управление определенными устройствами. Механик с грязными руками, например, мог бы пролистать руководство по эксплуатации. Технология должна была придать сенсорным экранам ощущение физической страницы.
Поскольку эта технология использует звук для производства вибраций, которые воспроизводят ощущение прикосновения, уровень чувствительности можно изменять. 4-герцевые вибрации похожи на тяжелые капли дождя, а 125-герцевые напоминают прикосновения к пене. Единственным недостатком на данный момент остается то, что эти частоты могут быть услышаны собаками, но дизайнеры говорят, что это поправимо.
Сейчас же они дорабатывают свое устройство для производства виртуальных форм вроде сфер и пирамид. Правда, это не совсем виртуальные формы. В основе их работы лежат сенсоры, которые следуют за вашей рукой и соответственно образуют звуковые волны. В настоящее время этим объектам не хватает детализации и некоторой точности, но дизайнеры говорят, что однажды технология будет совместима с видимой голограммой, а человеческий мозг будет в состоянии сложить их в одну картинку.