来源：人民网

7月23日，2021亚洲数字艺术展在位于北京市海淀区的北京时代美术馆开展。展览汇聚了来自7个国家和地区的60余位艺术家(艺术团队)创作的50余件数字艺术作品。

在数字技术时代，数字声音也同样参与了多方面的艺术创作。那么，数字声音是如何给我们的耳膜按摩的？又在哪些领域大展拳脚？

数字声音是如何实现的？

数字声音是由CA算法系统转化出来的，一个完整的CA算法系统应该包括的几个步骤：首先使用麦克风/声音传感器采集声音数据。其次进行预处理(例如将多声道音频转换为单声道、重采样、解压缩等)。紧接着将有用的部分分割出来，采集的数据经常是多个声源混杂在一起，还需进行声源分离，将有用的信号分离提取出来进行有用信号增强。然后根据具体声音的特性提取各种时域、频域等特征，进行特征选择。最后送入浅层统计分类器或深度学习模型进行声景分类、声音目标识别或声音目标定位。

除在艺术上，数字声音还有哪些应用场景？

1、医疗卫生

人的身体本身和许多疾病，都会产生各种各样的声音。借助CA进行辅助诊断与治疗，既可部分减轻医生的负担，又可普惠广大消费者，是智慧医疗的重要方面。

2、安全保护

安全保护经常采用智能监控方式，按照地点可分为公共场所监控和私密场所监控两种。一个完整的公共场所智能监控系统应当充分利用场景中视听觉信息的相关性，将其有机地融合到一起。例如，采集ATM机监控区域内的声信号，提取特征后判断是否为异常声音，与视频监控相结合可以解决ATM机暴力犯罪的问题。私密场所采用基于AED的音频监控更为合适，与已有的基于穿戴式设备的个体监护技术相比，音频监控受到的限制较小，成本也降低很多。

3、交通运输、仓储

CA在交通运输、仓储业具有多个应用。例如，CA可自动进行车辆检测、车型识别、车速判断、收费、交通事故认定、刹车片材质好坏识别、飞行数据分析等，对于水、陆、空智能交通都具有重要意义。

4、制造业

CA技术在制造业的数十个细分领域中开始逐步产生应用。例如，基于声信号的故障诊断技术被大量应用在机械工程的各个领域，逐渐成为故障诊断领域的一个研究热点，对于很多设备如发动机、螺旋桨、扬声器等，故障发生在内部，在视觉、触觉、嗅觉等方面经常没有明显变化。而产生的声音作为特例却通常具有明显变化，可用于机械损伤检测，成为独特的优势。此外，传统上采用的基于摄像机和传感器的方法，也不能进行早期的故障异常检测。

日常生活中，我们总是被各种声音裹挟着，悦耳的、刺耳的...它们流淌于我们身边，是变化多端、丰富多彩的。如今数字技术时代的到来，事物数字化的趋势愈演愈烈，但与此同时，我们除了学会运用、欣赏数字化声音，也不要忘了最原始的，来自自然的声音。

专家：中国传媒大学信号与信息处理专业副教授余心乐