また2022年に行われた研究ではこの点について調べられており、熱い水と冷たい水の音は3~6歳児では区別できなかったものの、7~11歳児になると可能になり、11歳以降になると大人と同じ聞き分け能力に達することが示されました。

この結果はから研究者たちは「温度を聞く能力は学習によって後天的に付与される」と結論しました。

では具体的に、人間の聴覚は水の音の何に反応して温度を聞き分けていたのでしょうか?

熱い水と冷たい水ではクロマベクトルが違っていた

人間もAIも音だけで水の温度を聞き分けられるとしたら、いったいどんな音を判断材料にしているのか?

先に述べたように、既存の研究では熱い水と冷たい水には明白な音響的違いはないとされています。

研究者たちがAIの判断を参考に、水の音の特徴に対して計算的抽出を試みたところスペクトル重心、ゼロ交差率、メル周波数ケプストラム係数(MFCC)は、冷水音と温水音の間で有意差が見られませんでした。

スペクトル重心は、音の「明るさ」を表す指標です。たとえば、ギターの高音域を強調した音はスペクトル重心が高く、ベースの低音域を強調した音はスペクトル重心が低いといった具合です。 ゼロ交差率は、音の波形が時間軸上でゼロラインをどれだけ頻繁に横切るかを示す指標です。これは音の「粗さ」や「ノイズ」を測るのに役立ちます。 MFCCは、音声認識や音響解析で広く使用される指標で、音の周波数スペクトルの特徴をコンパクトに表現し音声や楽器の聞き分けに役立ちます。
スペクトル重心は、音の「明るさ」を表す指標です。たとえば、ギターの高音域を強調した音はスペクトル重心が高く、ベースの低音域を強調した音はスペクトル重心が低いといった具合です。 ゼロ交差率は、音の波形が時間軸上でゼロラインをどれだけ頻繁に横切るかを示す指標です。これは音の「粗さ」や「ノイズ」を測るのに役立ちます。 MFCCは、音声認識や音響解析で広く使用される指標で、音の周波数スペクトルの特徴をコンパクトに表現し音声や楽器の聞き分けに役立ちます。 / Credit:Mohr Wenge et al . Hearing temperatures: employing machine learning for elucidating the cross-modal perception of thermal properties through audition . Frontiers in Psychology (2024)