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灵感来源于蝙蝠的听音定位技术未来可运用于各
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摘要：弗吉尼亚理工大学机械工程学教授罗尔夫·穆勒受到蝙蝠耳原理的启发，创建了听音定位技术。这种技术相较于根据人耳构造建模的传统技术，融入了深度学习神经网络的方法，可以更
弗吉尼亚理工大学机械工程学教授罗尔夫·穆勒受到蝙蝠耳原理的启发，创建了听音定位技术。这种技术相较于根据人耳构造建模的传统技术，融入了深度学习神经网络的方法，可以更简单、更准确的定位声音位置，这项技术标志着人类确定声音位置的见解提升到了新的维度。
声音定位的新模型
穆勒认为，蝙蝠能在复杂的自然环境中航行，可能与这种动物耳朵不寻常的灵活性有关。蝙蝠通过使用回声定位在飞行过程中导航，不断发出声音并听回声来确定物体的接近程度。超声波的声音从蝙蝠的嘴或鼻子发出，从其周围的环境中弹起，并作为回声返回，他们还从环境声音中获取信息，这种通过比较声音以确定其来源的方法称为多普勒效应。
多普勒效应在人耳中的作用不同。1967年的一项发现表明，当接收器的数量减少到一个时，如果遇到不同频率的声音，单只人的耳朵就能找到声音的位置。在驶过的汽车的例子中，频率就是汽车的喇叭声和汽车引擎的轰鸣。根据穆勒的说法，人耳的工作启发了传统意义上的精确定位声音位置的方法，该方法使用了具有收集多个频率或使用多个接收器的能力的压力接收器（例如麦克风），但是在从事蝙蝠的研究事业的基础上，穆勒知道它们的耳朵比人的耳朵具有更多的通用声音接收器。这促使他的团队追求的目标是通过单一接收器在众多频率中只接受单一频率并进行声音溯源定位，而不是多个接收器或者多个频率。
创造耳朵
穆勒的团队试图复制蝙蝠移动耳朵的能力使用单接收器，单频模型进行工作。他们的灵感来自叶鼻蝙蝠，创造了一种柔软的合成耳朵，将其连接在一根绳子和一个简单的马达上，使耳朵在接收到传入声音的同时颤动。这些特殊的蝙蝠耳朵能够实现复杂的声波转换，这种转变始于耳廓的形状，耳廓利用耳朵在接收声音时的运动，创造出多种接收形状，从而将声音传入耳道。
这一模型面临的最大挑战是解释输入信号，即如何将传入的声波转换为可读和可解释的数据。为了解决这个问题，穆勒引入了一个深度神经网络：一种机器学习方法，通过模仿大脑中的神经元对信息许多层次的处理过程。在计算机上利用神经网络对输入的信号进行层层递进，每层通过不同的权重逐步进行解释，直到输出的信息变成了可以理解的数据。
为了测试由耳朵和机器学习组成的系统的性能，他们将耳朵安装在旋转台架上，该台架还包括激光指示器，然后声音从与耳朵相对的不同方向放置的扬声器中发出。一旦确定了声音的方向，控制计算机就会旋转设备，让激光指示器击中附着在扬声器上的目标，将位置精确定位在0.5度内。通常，人类的两只耳朵可以在9度以内确定位置，而最好的技术是在7.5度以内实现位置。
穆勒认为这些功能完全超出了当前技术所能达到的范围，并且用更少的精力就可以实现所有这些功能。这样的技术未来也可用于各行各业之中，比如复杂的室外环境（包括智慧农业和林业）、环境监测（例如生物多样性监测）以及与国防和安全相关的应用。
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