Давно уже был подготовлен материал для этого поста, но все не доходили руки.

Как я вообще пришел к градиент (углам наклона частоты)? Это был долгий путь.
Очень большую роль в этом сыграла разработка архитектуры слуховой коры Зона А1, когда я копировал биологическую.
Оказалось, что она очень простая. И по сути, в ней распознается характеристика (частота например) и ее динамика (угол наклона, он же градиент).
Все, больше там ничего по сути нет.

Сейчас реализована:
- реализована архитектура нейронной сети слуховой коры, зоны А1
- подготовлен датасет для ее обучения
- продумана модель обучения, так как все делится на этапы как при развитии детей.

Но сейчас добавить предварительные зоны. Они очень простые, но очень важные, поэтому их надо встроить так, чтобы легко потом можно было изменить не переобучая модель.
Потому что они отвечают за выделение речи в шуме, настройку на речь, мелодию и много другого.

Продолжение в комментариях...
Ссылки на исследования тоже скину туда.

Наверное кому то кажется что написанное лишь теория. Нет, каждый шаг проверяется на практике множество раз.
Результат работы это:
Исследования в разных областях

Это курс по лингвистике, фонетике, нейробиологии, физиологии, решений нейронных сетей, физика, антропология и т.д. я бы назвал это обобщение материала из разных.

Анализ речи на основе предложенного мной метода на основе уровней и градиентов для анализа речи.

Для того, чтобы подтвердить это я написал функцию, которая изменяет скорость речи на основе градиентов.
Она идеально растягивает речь, потому что способна точно находить те звуки которые тянутся. Заметьте не фонемы, ни буквы, а звуки!

На примере выше, оказалось что ни каких фонем на уровне звуков нет. Они есть условно, в реальности нет ни букв, ни фонем. Есть мелодия переходов за счёт наклонов. Которые мы ассоциируем со словами, буквами.

Для примера ввше слово Молоко. В нём в реальности нет второго О! Мы сами мысленно интерпретируем вторую О! Вносим корректировки согласно "правилам".

Разработанный метод анализа градиентов это мощнейший инструмент для анализа и сравнения языков.

Я специально сделал анализ "речи" разных животных.
Рисунок 1, это градиенты и уровни. По ним мы можем сравнить степень развитости языка. Чем язык сложнее и развитее, тем сложнее градиенты. Они отражают точность артикуляции и её разнообразие, а это основа языка.

Рисунок 2 - это энергия речи. Точнее затрат на речи. Чем сильнее она сконцентрирована, тем более оптимизирована речь и тем она сложнее. Это означает, что животное оптимизировала затраты энергии для произнесения важных звуков для общения.

Эти таблицы позволяют сравнить языки по степени их развития.

Дельфины не уступают по степени развития речи человека, у них очень развит тон.
Удивили кошки, до этого я считал их речь отсталой.
Попугаи и шимпанзе и вороны схожи по степени развития языка.

Удивили пчелы. Я не знаю как, но анализ говорит о высокой степени развития языка.

В комментариях я прикреплю данные детально по каждому животному

Для наглядности к прошлому посту, это речь современного человека - русский язык.
Для развития языка важны:

- степень развитости артикулятора (язык у людей, у дельфинов мешочки и мелон, у пчёл вибрация создающая звук). Чем она обширнее на рисунке, тем более многообразная артикуляция. Это требуется для создания многообразия слов.

- оптимизация затрат энергии на артикуляцию. Речь, при длительном ее использовании (развитии) стремиться оптимизировать затраты энергии на часто используемые звуки. Поэтому наиболее частые звуки, будут концентрироваться в более узком диапазоне, а более редкие на окраине (так как используются реже) . Это закон Ципфа. Речь стремиться к оптимизации энтропии. Поэтому, с развитием речи это неизбежный процесс. По нему мы можем судить, на сколько часто особь общается и развита ли у неё речь.

Таким образом есть два параметра: многообразие звуков речи (рисунок артикуляции) и оптимизация речи (рисунок распределения энергии на звуки).

Из рисунков выше речь есть: людей, дельфинов, пчёл.

Хочу поблагодарить @a_vilkov за идеи анализа звуков неживых объектов.

Я постарался обяснить, что делаю.

Анализ неживых объектов:

Распределение частот и энергии:
Неживые объекты, такие как метла или мотор зубной щетки, имеют узкое распределение плотности энергии. Основная энергия сосредоточена на определенных частотах, связанных с их физическими характеристиками (например, резонансные частоты двигателя). Нет плавного распределения плотности энергии по широкому диапазону частот.

Кластеризация углов наклона:
Для неживых объектов углы наклона частот остаются стабильными в узком диапазоне. Это связано с предсказуемостью вибраций или движения механических частей, что ограничивает их акустическую вариативность.

Отсутствие сложных закономерностей:
Неживые объекты показывают однотипные колебания, без характерных изменений, связанных с переходами между частотами, как это наблюдается у речи.

Я проанализировал два варианта звуков, как
-слышит ухо
-они есть

Надо ещё построить окружающей среды: море, ветер и тд.

Это пост, чтобы объяснить физический смысл речевых градиентов и их отличие от других параметров.

1) градиент описывает пространство движения артикуляторов (языка, мелон, вибрирующего зада или крыльев насекомых и т.д.) Он универсальный.
2) благодаря ему мы видим, что не смотря на разную биологическую форму артикуляторов - речь у всех формируется одинаково, но с разными начальными параметрами (обеспечивают многообразие - частоты, длительность, разные звуки взяты за основу), но все в рамках данного пространства.
3) Сейчас для изучения артикуляции языка и голосовых связок крепят сложное оборудование. Больше это не нужно.
4) речевое пространство живого и неживого отличается.
5) наличие фазового пространства и ненормальное распределение (хотя и схожее) с хаосом на краях, намекает о том что речь является странным аттрактором. Если так, то она самоподобна, сильно зависит от начальных условий, хаотична (но не случайна) и т.д.
6) позволяет выявлять скрытые артикуляторы или их развитие, как у пчел и дельфинов.