我們在研究空氣

課堂上播放著一張張聲譜圖,"請辨識",老師說.
(Q: 這跟空氣標題有什麼關係? A: 國中物理,聲音就是空氣/壓力/能量等等的變化阿)
(之前在門診,嗓音異常患者的音質紀錄,也是在藉由一堆空氣壓力比例的數據來支持我們的判斷,還可以滿足保險公司最愛的數字遊戲.)
話說每個子音母音都有它的物理現象及特色.利用頻率分佈及轉換,多少能推測出音/字/句為何.
(Q: 再來,有這種辨識能力有什麼意義嗎? A: 大概是building block,進入下個階段的基本功吧)

這種大學就該接觸卻未接觸的聲譜辨識能力,不算是榨腦汁的工作(有什麼好榨的呢,分析一下--"辨",揪出patterns--"識",三兩下就該認出的字句呀.不須掐著太陽穴想著成不成立的推論). 然而,在坐的我,歪頭也無法傾倒出一絲清晰的頭緒.
發亮的螢幕上,圖中子音與母音之間我常覺得鬼影幢幢,"這中間,應該還有一個子音吧" 我想. 也常如此順勢朝著子音群的方向聯想下去. 而答案卻三步五十與我相佐.

花一個晚上的時間在C實驗室,將書本上的音頻的分佈知識整理一番.在電子儀器繯繞下,我的思緒或許能比較具理工特質吧. 衷心期望著.

之前唸到數位音訊處理,C得意的問 "需要我教你嗎?",不,謝謝,我自己來(哼哼),等我弄懂了,我還可以教你. 於是,從書本及疲累中抽離,去湖邊散步的路上,我試著向C解釋auto-correlation的原理;解釋得哩哩落落,C聽得一頭霧水,我看還是別四處炫耀我的理工知識好了..
考試前,我終於把auto-correlation搞懂了,也考出來了,但我逃了,跳過沒答;術業還是有專攻,信心還是有等級,答題既然八選五,還是挑我的專業吧.

聲譜聲紋頻譜不論這些圖的正式名稱為何,基本功有練有差.
只是,藉由聲譜辨識出語音根本不是重點.重點是反向的,什麼語音有哪些特質,哪些數據能合成人工語音,為何能辨識語音,baby為何能學習語言等等.
更重要的重點(這句子怪怪的),如何應用這些科技作研究,而"研究方法"不會被其他學者撰搞批評(((重點中的重點))).
老師之前受托發現有研究團隊所使用的聲頻數據有異,"很顯然他們所知有限(我想老師更想用的字是"無知"吧),竟無法察覺儀器設定錯了". 在一篇論文投搞後,被告知數據不對(講白一點就是結果無效),是多麼尷尬的一件事.

是,該學的還是學好先.