डेटा सोनिफिकेशन डेटा को ध्वनि में बदलने की प्रक्रिया है। इसके अनुसंधान, शिक्षा और अन्य क्षेत्रों में शक्तिशाली अनुप्रयोग हैं, और नेत्रहीन और दृष्टिबाधित समुदायों को भूखंडों, छवियों और अन्य डेटा को समझने में सक्षम बनाता है।

विज्ञान में एक उपकरण के रूप में इसका उपयोग अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है - लेकिन खगोल विज्ञान के क्षेत्र में काम करने वाले समूह इसके साथ काफी आगे बढ़ रहे हैं।

नेचर एस्ट्रोनॉमी में प्रकाशित एक पेपर में, मेरे सहयोगी और मैं खगोल विज्ञान और अन्य क्षेत्रों में डेटा सोनिफिकेशन की वर्तमान स्थिति पर चर्चा करते हैं, 100 ध्वनि-आधारित परियोजनाओं का अवलोकन प्रदान करते हैं और इसके भविष्य की दिशाओं का पता लगाते हैं।

कॉकटेल पार्टी प्रभाव

इस दृश्य की कल्पना करें: आप एक भीड़-भाड़ वाली पार्टी में हैं जहां काफी शोरगुल है। आप किसी को नहीं जानते हैं और वे सभी ऐसी भाषा बोल रहे हैं जिसे आप समझ नहीं सकते। फिर आपको दूर किसी कोने से अपनी भाषा की बातचीत के कुछ अंश सुनाई देते हैं। आप इस पर ध्यान केंद्रित करते हैं और अपना परिचय देने के लिए उस ओर बढ़ते हैं।

हो सकता है आपने कभी ऐसी किसी पार्टी का अनुभव नहीं किया हो, शोरगुल वाले कमरे में समझ में आने लायक आवाज या भाषा सुनने के विचार से सभी परिचित है। मानव कान और मस्तिष्क की अवांछित ध्वनियों को छानने और वांछित ध्वनियों को पुनः प्राप्त करने की क्षमता को ‘कॉकटेल पार्टी प्रभाव’ कहा जाता है।

इसी तरह, विज्ञान हमेशा उन सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है जिनका पता लगाया जा सकता है, जिसके लिए अक्सर शोर वाले डेटा से बहुत ही कमजोर संकेतों को निकालने की आवश्यकता होती है। खगोल विज्ञान में हम अक्सर सबसे कमजोर, सबसे दूर या सबसे क्षणभंगुर संकेतों को खोजने के लिए जोर देते हैं। डेटा सोनिफिकेशन हमें इन सीमाओं को और आगे बढ़ाने में मदद करता है।

अच्छी वस्तुओं की अधिकता

जब हम टेलीस्कोप के साथ ब्रह्मांड का पता लगाते हैं, तो हम पाते हैं कि यह सितारों की सुपरनोवा मौतों, ब्लैक होल और न्यूट्रॉन सितारों के विलय सहित प्रलयकारी विस्फोटों से भरा है, जो गुरुत्वाकर्षण तरंगें पैदा करते हैं, और तीव्र विस्फोट करते हैं।

ये घटनाएं हमें उच्चतम ज्ञात ऊर्जाओं और घनत्वों पर चरम भौतिकी को समझने की अनुमति देती हैं। वे हमें ब्रह्मांड की विस्तार दर को मापने में मदद करते हैं और इसमें कितना पदार्थ होता है, और यह निर्धारित करने के लिए कि अन्य चीजों के साथ तत्व कहां और कैसे बनाए गए थे।

रुबिन ऑब्जर्वेटरी और स्क्वायर किलोमीटर एरे जैसी आगामी सुविधाएं हर रात इन लाखों घटनाओं का पता लगाएँगी। हम बड़ी संख्या में डिटेक्शन से निपटने के लिए कंप्यूटर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं।

हालाँकि, इन घटनाओं में से अधिकांश बहुत मद्धम आवाज के साथ फटने वाली हैं, और केवल कंप्यूटर ही उनका पता लगा सकते हैं। यदि कंप्यूटर को ‘वांछित’ सिग्नल का टेम्प्लेट दिया जाता है, तो वह एक हल्की आवाज का पता लगा सकता है। लेकिन अगर संकेत इस अपेक्षित व्यवहार से हट जाते हैं, तो वे खो जाते हैं।

और अक्सर यही घटनाएं सबसे दिलचस्प होती हैं और ब्रह्मांड की प्रकृति में सबसे बड़ी अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं। इन संकेतों को सत्यापित करने और इनकी पहचान करने के लिए डेटा सोनिफिकेशन का उपयोग करना लाभकारी हो सकता है।

जो दिखता है उससे अधिक

डेटा सोनिफिकेशन विज्ञान की व्याख्या के लिए उपयोगी है क्योंकि मनुष्य दृश्य जानकारी की तुलना में ऑडियो जानकारी की तेजी से व्याख्या करते हैं। इसके अलावा, आंख जितने रंगों के स्तर को समझ सकती है, कान उसकी तुलना में अधिक पिच स्तरों को समझ सकता है।

एक और दिशा जिसे हम डेटा सोनिफिकेशन के लिए खोज रहे हैं, वह है बहु-आयामी डेटा विश्लेषण – जिसमें ध्वनि में कई अलग-अलग विशेषताओं या गुणों के बीच संबंधों को समझना शामिल है।

एक साथ दस या अधिक आयामों में डेटा प्लॉट करना बहुत जटिल है, और इसकी व्याख्या करना बहुत भ्रमित करने वाला है। हालाँकि, समान डेटा को सोनिफिकेशन के माध्यम से अधिक आसानी से समझा जा सकता है।

जैसा कि यह पता चला है, मानव कान तुरही और बांसुरी की आवाज़ के बीच अंतर को तुरंत बता सकता है, भले ही वे एक ही स्वर (आवृत्ति) को एक ही लय और अवधि में बजाते हों।

क्यों? क्योंकि प्रत्येक ध्वनि में उच्च-क्रम के हार्मोनिक्स शामिल होते हैं जो ध्वनि की गुणवत्ता, या समय निर्धारित करने में मदद करते हैं। उच्च-क्रम के हार्मोनिक्स की विभिन्न ताकतें श्रोता को जल्दी से उपकरण की पहचान करने में सक्षम बनाती हैं।

अब जानकारी रखने की कल्पना करें – डेटा के विभिन्न गुण – उच्च-क्रम हार्मोनिक्स की विभिन्न शक्तियों के रूप में। अध्ययन की गई प्रत्येक वस्तु का एक अनूठा स्वर होगा, या उसके समग्र गुणों के आधार पर स्वरों के एक वर्ग से संबंधित होगा।

थोड़े से प्रशिक्षण के साथ, एक व्यक्ति एक ही स्वर से वस्तु के सभी गुणों, या उसके वर्गीकरण को लगभग तुरंत सुन और पहचान सकता है।