既然复杂的流体涡旋发出的声音都能被他的理论反推，那么普通机械结构产生的振动和噪音，自然更是轻而易举。
通俗点说，这就是一个声学照相机技术，业界一般称之为声成像。
在它的作用下，空气中看不见的声波会像热成像一样显现出不同的颜色，哪里有噪音源，屏幕上就会有一个红色的亮点，甚至连声波是如何传播、遇到障碍物如何反射，都能看得一清二楚。
更恐怖的是系统奖励的这项技术中所包含的微振动可视化功能，那就更是厉害了。
它利用相控阵麦克风收集到的微小相位差，结合光学图像，能直接在屏幕上放大物体的微小振动。比如，一堵看似无声无息的墙，在算法眼里，正随着呼吸在微弱地起伏；一台运转的机器，哪颗螺丝松了导致了高频颤动，一眼就能看穿。
「这不就是工业探伤和异响检测的神器吗？」林叶不由感叹。
这种技术和人的生活其实也算是息息相关。
林叶闲暇无事刷视频的时候，就能刷到一些专门帮人修水管的博主。
为了确定埋在地板下或者墙里的水管哪里发生了断裂，那些老师傅往往要戴着像听诊器一样的昂贵听漏仪，趴在地上一点一点地「听声辨位」，遇到复杂的环境，还得凭经验瞎猜，一不小心就砸错了墙，赔了钱还修不好。
「如果是用我这个模型————」
林叶脑海中浮现出一个画面：根本不需要趴在地上听，只需要拿着安装了算法软体的手机或平板，对着墙面轻轻一扫。
屏幕上，那个因为水压冲击而产生微小振动和噪音的漏点，就会像黑夜里的篝火一样，直接显示出一个醒目的红色光斑。
甚至连水流在墙体内部的扩散路径都能看得一清二楚。
说是透视外挂感觉都没差了。
当然，这也仅仅只是其中的一个微不足道的运用罢了。
像是在医学方面，这项技术的作用大概就更大了，像是心内科，一般都是靠医生的耳朵，然后通过听诊器来判断杂音的位置，就比如杂音是从二尖瓣还是三尖瓣传出的，就很难判断出来。虽然也有彩超这样的技术，但是设备昂贵，想要做都得排队等候。
此外，像是呼吸科、血管科、骨科等等，甚至是鼾声溯源方面，这项技术或许都能够发挥作用。
一时间，林叶顿时更加清楚系统奖励的这个东西到底有多牛叉。
不过，倒是也不能立马断定自己这项技术就是划时代的了，说不定已经有相关的技术成熟了呢？
于是为了进一步验证这个东西的价值，林叶当即就打开电脑，开始搜索了一下目前市场上现有的声学成像技术。
结果让他有些意外，又在情理之中。
目前的市场上，声学照相机并不是什么科幻产物，德国的GFaI、西门子等巨头都有成熟的产品，至于国内倒是还处于跟跑为主，局部并跑的阶段，同国外的先进技术还有个平均两三年的代差，当然，势头还是挺猛的，现在还是2018年，或许过个几年就能够完全跟上，甚至达到局部领跑的阶段了。
此外，现有的产品存在两个巨大的痛点。
首先就是贵且笨重。一台工业级声学照相机，为了保证定位精度，往往需要集成几十甚至上百个高精度麦克风阵列，外观像个大锅盖。售价动辄几十万甚至上百万人民币，如此高昂的价格，再加上庞大的体积，想要走进下沉民用市场，比如上面举例的检查水管、
代替听诊器等等，完全不现实。
