27.02.2012 г.

  На главную раздела "Инструментальная транскоммуникация"


          Если говорить вкратце, явление «стохастического резонанса» заключается в усилении слабого модулирующего сигнала при его взаимодействии с шумовым фоном. Как предполагает исследователь феномена электронного голоса, инженер-радиоэлектронщик Ньютон Брага, этот эффект, скорее всего, лежит в основе записи так называемых микрофонных голосов ФЭГ.

          По информации сайта membrana.ru, не так давно подобный же эффект использовался физиками из Принстонского университета для извлечения картинки, замаскированной в случайном шуме.

          В книге Хильдегард Шефер «Мост между мирами» (глава 27) описана процедура последовательной перезаписи (re-dubbing) полученных паранормальных изображений, изобретенная первопроходцем транскоммуникации Клаусом Шрайбером. При этом качество картинки не ухудшалось с увеличением количества шагов, как следовало бы ожидать с точки зрения здравого смысла, а, наоборот, улучшалось.

          В 2008 году нами совместно с моим коллегой, инженером-гидроакустиком Вадимом Свитневым, было открыто явление, которое было бы уместно назвать «СТОХАСТИЧЕСКИМ ФОНЕМНЫМ РЕЗОНАНСОМ». Именно оно, как я убежден, лежит в основе работоспособности мультитрекового метода, опробованного кроме нашей группы уже многими десятками экспериментаторов.

          Описание вариантов метода:
Феномен компьютерных голосов: мультитрековый метод записи ФЭГ
Компьютерной мультитрековой метод связи с Тонким Миром — метод MNTR
Мультитрековый метод связи с Тонким Миром — метод MNTR на базе аудиоредактора Audacity
          Итак, попытаюсь кратко объяснить свою точку зрения на то, как именно это работает.

          Для начала предлагаю каждому проделать простую вещь: сделать 15-20-секундную запись внутреннего шума с обычной звуковой карты компьютера, без привлечения микрофона. Чтобы уровень был достаточен, можно выставить опцию усиления. Если вы затем достаточно глубоко отфильтруете запись в Cool Edit, то почти наверняка сможете обнаружить там явное наличие голосов. Увы, уровень их громкости и разборчивости слишком слаб, так что по-настоящему вытащить их из-под шума — задача практически невыполнимая. Как мы видим, воздействие на звуковую карту может идти практически непрерывно. Можно сказать, что на стохастический сигнал налагается некая информационная «матрица» в виде слабой модуляции, лежащей глубоко под уровнем шума.

          Теперь предположим, что мы добавили к этому шуму однородный речевой фон в виде речевой подложки: звуковых консервов или смеси радиотрансляций. Если наши партнеры «оттуда» сформируют свой, пусть изначально слабый и неслышимый сигнал строго определенным образом, то есть если он будет согласован со звучащей речевой подложкой по некоторым фазово-частотным характеристикам, то за счет резонанса в определенных местах они смогут усилить отдельные участки своего сигнала, или же наоборот — подавить отдельные фонемы подложки. При этом расход энергии с их стороны будет минимален.

          Действительно, им не требуется формировать сигнал «с нуля», но лишь «играть в такт», эффективно подстроившись под то, что уже есть. Так происходит конверсия (преобразование) содержимого подложки. Если это воздействие идет целенаправленно, за те 4 итерации, которые идут в мультитрековом методе, их сигнал успевает приобрести достаточную амплитуду, чтобы быть более-менее прилично слышимым после фильтрации. Громкость и разборчивость этого сигнала зависит от того, насколько им удачно удается «подстроиться». А удается, должен признать, часто весьма неплохо. См., например:
Примеры сообщений, полученных Санкт-Петербургской группой ИТК методом компьютерного фонемного синтеза (2008 г.)
Образцы голосов, полученных по транссвязи

Пример изображенияПример изображения



Артем Михеев,
кандидат физико-математических наук, доцент НИУ ВШЭ
Санкт-Петербург
http://www.vk.com/itc_russia
Статья поступила в редакцию 14.02.2012
 

Добавить комментарий Сообщение модератору


Защитный код
Обновить