1樓：M Ihatov
陀螺是利用Coriolis效應測量角速度（或角度）的，聲波能產生Coriolis力嗎？表示懷疑。
有說利用陀螺的非理想效應的，那為什麼不直接用加速度計，頻寬還高些。
2樓：李崇
這個問題我必須回答一下，因為在知乎，沒人比我更懂mems陀螺。。。
這也是mems陀螺的乙個設計原則，將諧振頻率盡量拉的高一點，避開和聲音頻號的混疊，從而影響敏感軸的角速率測量。
那麼為什麼實驗驗證還能聽到一定人聲呢？應該感應到的是通過聲音高次諧波，或者聲音通過有限的非線性作用發生了混頻，從而和陀螺的諧振頻率重合。這個影響y是相當有限的。
我再簡單說一下mems陀螺的基本原理。下面的兩張圖都是我自己做的。
陀螺是分為兩個正交的諧振子的，乙個x方向被人為施加的力FxAsin(wt)，將其激振在諧振頻率上。當z軸有旋轉\Omega時，y上的動力學公式如右下角的公式所示。cos(wt)就好像是\Omega的載波px訊號，而\Omega是幅度調製s在cos(wt)之上的。
y軸上出現的這個弱訊號會經過前端放大，然後進入由混頻器和低通濾波器組成的相干解調裝置。經過低通濾波之後，在cos(wt)附近的訊號會被轉移到基帶，而這個低通濾波的頻段不超過100Hz。這也是為什麼好幾個答主說mems陀螺的輸出速率只有一秒鐘幾百個點，因為再高的點數也沒有什麼意義了。
所以這個事情是一目了然的，mems陀螺本身設計就是要避開聲音頻號的，通過不理想因素測到的聲音頻號也很有限，再通過相干解調，又會再損失很多，我覺得大家不必對此問題擔憂。
延申閱讀：
李崇：從傅科擺到諧振式陀螺儀
李崇：鎖相環（PLL）在振盪器中的應用-準備篇
3樓：薛丁格的耳
200HZ以下基本只有基波，基波只包含音高資訊，你認為deeplearning能從音高資訊推演出原本的資訊嗎？我認為基本不能，因為音高和語言本身不存在一一對應的關係。
4樓：HenryQIU
乙個最簡單的原則：現代工業生產出的每乙個元件模組都幾乎最適用於且僅最適用於該模組的設計目的，否則就還有精簡以降低成本的空間。
陀螺儀也不例外。
5樓：帕丁頓
乙個認為分類器可以重建世界上所有訊號的專案。應該是CS的人在完全不了解也不願了解物理世界訊號採集原理的情況下拍腦袋想出來的。除了其他答案裡的取樣頻率上限問題，了解下MEMS 陀螺儀的工作原理，你就知道用陀螺儀測機械振動波有多不靠譜了。
6樓：孔夫子
這是外行騙外行的吧。
語音的能量主要集中在300 Hz到3400 Hz之間，用200 Hz以下的訊號怎麼解析語音？突破了取樣定理了？
另一方面，想要語音去激勵陀螺儀，需要很大的聲能量才行，估計要把嘴巴對著手機發獅吼功才行。以上。
7樓：辣條走私販
先說結論，效果會很差，這是乙個Bad idea1.手機質量較大，相當於低通濾波器，過濾掉了較高頻率的人聲2.無論是話筒還是陀螺儀都是離散取樣的，一般的話筒取樣頻率是3khz,而手機上的陀螺儀最高取樣頻率也就100hz,所以還有訊號的混疊。
你的手機裡的imu和手機本體的質量非常大(相比於麥克風裡的振膜而言)，題主想用陀螺儀測量人的聲音，就需要把陀螺儀和手機看成乙個測量系統，而測量系統慣性環節一般越小越好，如果贊多的話我展開講一下。
8樓：藍天森林小樹
從技術上看有一定的可行性，聲音的確可以對陀螺儀產生影響，陀螺儀的資料可以認為是聲音加運動資料再加環境雜訊的疊加，機器學習確實可以把這個疊加的資料到聲音資料的對映關係「學習」出來。只是需要收集大量的資料去訓練機器。
不過這種涉及到個人隱私的東西是難以放在明面上的，甚至涉嫌違法。
9樓：aluea
瀉藥只做識別，一秒鐘能取樣幾百次的話，差不多可行，高頻分量可以不要。
但聲波造成的擾動振幅很小，很難和環境雜訊分開，陀螺儀自由度也比音訊資料多，這都是困難。
模型的效能應該不會很好，但識別個大概夠了。犯法。
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