想不到在我近 37 岁高龄还能对自然科学燃起兴趣。在得到上听卓老板和王立铭的专栏上瘾，自己也跃跃欲试，老夫聊发少年狂。

今天我就试着讲讲，声音究竟是怎么一回事。

我们感知声音是靠耳朵听，而不是靠眼睛看，因为看不到所以天然就有神秘感。物理课上老师讲，声音是一种波。一想到波，脑海里出现这样的画面：

有了波形图，对理解声音的本质并没有太大帮助，反倒可能是干扰。波形图是对现实世界的简化和抽象，看着波形图很难脑补出现实世界的画面。

语言还是太单薄，看个视频。

视频中蓝色的小圆点代表空气中的粒子，主要是氮气分子和氧气分子。

音响上有鼓膜，鼓膜前后振动，所谓振动，就是一鼓一吸、一鼓一吸这样循环往复。

当鼓膜鼓起来，表面的气体分子被推开，在鼓膜表面的局部空间内，空气分子比别处更密集。

当鼓膜吸回来，在刚刚鼓膜所在的位置留下一个空缺，此时在鼓膜表面的局部空间内，空气分子比别处更稀疏，于是刚刚被推出去的气体分子又要返回来补空缺。

刚一返回来又被推出去，刚被推出去又被吸回来。就这样很快地来来回回。

振动有多快呢？一秒钟振动一次是 1Hz，人耳能辨识的声音频率范围在 20Hz ~ 20000Hz。所以人耳能听到的最低音，鼓膜一秒钟要振动 20 次。人耳能听到的最高音，鼓膜一秒钟要振动 20000 次。

随着鼓膜的振动，会在空气中形成一层密、一层疏、一层密、一层疏这样疏密相间的气体分子阵列，不断地向前推进，推进的方向便是声波传播的方向。

当我们谈到波，绕不开物理课上的概念：波的振幅和频率。这两个概念在声波中是如何体现的呢？

声音的大小取决于振幅，那振幅又取决于什么呢？鼓膜鼓起的幅度越大，振幅就越大。如果能看见空气中的声波，振幅大就是气体分子的疏密差异特别大，稀疏的地方特稀疏，密集的地方特密集。反之，振幅小就意味着疏密差异不明显，稀的地方不够稀，密的地方也不够密。

音调的高低取决于频率，那频率又取决于什么呢？频率就是单位时间内的次数，鼓膜在单位时间内来来回回动的次数越多，频率就越高。如果能看见空气中的声波，频率高就表现为两个波峰之间的距离短。

声音的波峰？此时你脑中是什么画面？是不是一条工整的正弦波，波的最高处称为波峰，最低处称为波谷。不要被这个画面误导，声波可不是这样，声波是一层密一层疏这样疏密相间的气体分子。一密一疏就是一个周期，在一个周期里，气体分子最密的地方是波峰，最稀疏的地方是波谷。

知道这些，就揭下了声音的神秘面纱，不管风声雨声读书声，无外乎就是气体分子按一定规律来回运动。

你可能会问，风声和人声听上去差别如此之大，如何用气体分子的简单运动来解释？这就要依靠我们神奇的大脑了。如果你的物理知识没全还给老师，或许记得波形是可以叠加的。波峰和波谷一叠加，互相抵消，没了。而两个波峰叠一起则能成为更大的波峰。无论多么复杂的波形，都可以通过简单的正弦波叠加模拟出来，这个过程叫傅里叶变换，以后有机会我们再展开讲。

风声雨声读书声，声声入耳。我们能同时听到并区分出这三种声音，是怎么做到的呢？按照我们上面讲的，三种声音互相叠加，在空气中形成了乱糟糟规则难以描述的疏密波，最后撞到我们的耳膜上。这就完了？

没错。若觉得不可思议，那是因为我们低估了人脑处理复杂信号的能力。这些杂乱的声音掺在一起涌来，人脑仿佛一个高性能解码器，能从混在一起的信号里识别出几种熟悉的模式，于是风声、雨声、人声就被我们大脑识别出来，似乎毫不费力。

人脑对声音信号的模式识别，对应着一个重要的概念：音色。音色可以认为是由波形决定的，但理解接下来的内容，可能不那么直观，需要给脑筋上一点儿油。举个例子，钢琴上的两个琴键，发出的音调有高有低，但都能听出来是钢琴的音色。至于为什么能听出来是钢琴音色，就不是那么好解释了，即使对照着波形图，我们也很难精确定义出「钢琴音色」是怎样一个模式。我们知道这个模式它一定存在，但却是个模糊的存在。用计算机不难模拟钢琴的音色，比如下面这个动图就是钢琴声在计算机中的表示。

我们跟随动图，从宏观进入微观，就是一个接一个的声音强弱信号在时间线上的排列。再回到宏观，总体看它是一个持续了几秒形态不断变化的波形。其中不难发现有一个波形重复了很多个周期，或许这个反复出现的波形就是我们要找的那个模式。我试听了一下，只听一个周期太短促，完全辨识不出来，连续十几二十个周期才有辨识度。下图我截取了 0.1 秒内的波形图。

从图中不难看出，有像两座山峰一样的图形重复了若干次，第一次和最后一次仅相隔 0.1 秒，就已经发生了较明显的形状变化。因此我们所辨识出的，并非一成不变的简单模式，而是有头有尾、强弱不断变化、并持续一段时间的气体分子振动撞击到我们的耳膜，再由我们耳朵内的精巧结构把振动转化为生物电信号，交给大脑处理。人脑比电脑厉害的地方，就在于辨识复杂特征的能力有时候反而比辨识简单特征的能力还要强。

如果感觉本文讲的有些地方还是没理解透，建议打开这个页面，动手做做实验，我就是这么一边玩一边弄明白的。

链接：在线实验室

很久没写这么长的博客了，找回了写作的快乐 :)