ध्वनि को अक्सर एक बिंदु से बाहर की ओर फैलती एक सरल लहर के रूप में देखा जाता है, जैसे तालाब में पत्थर फेंकने पर होती है। लेकिन एरोडायनामिक्स की जटिल दुनिया में, जहाँ हवा हवाई जहाज के पंखों, पंखों (fans) और प्रोपेलर के ऊपर से तेजी से गुजरती है, ध्वनि के स्रोत शायद ही कभी सरल बिंदु होते हैं। इसके बजाय, वे अक्सर द्विध्रुवों (dipoles) की तरह व्यवहार करते हैं: विपरीत दिशाओं में धकेलने और खींचने वाले बलों के जोड़े, जो एक विशिष्ट दिशा या अभिविन्यास (orientation) वाला ध्वनि क्षेत्र बनाते हैं। हाथों से ताली बजाने के उदाहरण की कल्पना करें; ध्वनि हाथों के सामने और पीछे सबसे तेज होती है, लेकिन किनारों पर शांत होती है। यह दिशात्मक प्रकृति शोर को समझने के लिए महत्वपूर्ण है, फिर भी दशकों तक, इंजीनियरों ने इन स्रोतों का मानचित्र बनाने के लिए संघर्ष किया क्योंकि वे यह नहीं जानते थे कि वे "हाथ" किस दिशा में उन्मुख हैं। अभिविन्यास जाने बिना, इन ध्वनियों के स्थान का पता लगाने के लिए उपयोग किए जाने वाले मानक उपकरण अक्सर स्थान को गलत बताते हैं या स्रोत की वास्तविक तीव्रता का गलत अनुमान लगाते हैं।

जर्मन एयरोस्पेस सेंटर के शोधकर्ताओं ने इस पहेली को सुलझाने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक ऐसी विधि बनाई है जो ध्वनिक कैमरों (acoustic cameras)—जो ग्रिड में व्यवस्थित कई माइक्रोफोन से बने सिस्टम हैं—को न केवल यह खोजने की अनुमति देती है कि ध्वनि कहाँ से आ रही है, बल्कि उस बल की दिशा का भी पता लगाने की अनुमति देती है जो इसे बना रहा है, भले ही वह दिशा पूरी तरह से अज्ञात हो। ध्वनि स्रोत को x, y और z अक्षों के साथ तीन बुनियादी गतियों के संयोजन के रूप में मानकर, टीम ने इस कठिन अनुमान लगाने वाले खेल को एक सीधा गणना (calculation) में बदल दिया। उनके दृष्टिकोण का कंप्यूटर सिमुलेशन और वास्तविक विंड-टनल प्रयोगों, दोनों में परीक्षण किया गया, जिसने कई ध्वनि स्रोतों के स्थान, शक्ति और अभिविन्यास को एक साथ सफलतापूर्वक पहचाना, जिससे विमान कैसे शोर उत्पन्न करते हैं, इसकी एक स्पष्ट तस्वीर मिली।

मुख्य समस्या इस बात में निहित है कि ध्वनि स्रोत से माइक्रोफोन एरे (array) तक कैसे यात्रा करती है। पारंपरिक विधियाँ अक्सर यह मान लेती हैं कि ध्वनि एक एकल बिंदु से आती है जो सभी दिशाओं में समान रूप से विकिरण करती है, जैसे कि एक बल्ब। यह कुछ चीजों के लिए काम करता है, लेकिन विमान के एरोडायनामिक शोर के लिए, यह एक खराब फिट है। जब ध्वनि एक द्विध्रुव (dipole) से आती है, तो तीव्रता स्रोत और माइक्रोफोन के बीच के कोण पर बहुत अधिक निर्भर करती है। यदि अभिविन्यास का गलत अनुमान लगाया जाता है, तो परिणामी मानचित्र धुंधला हो सकता है, या स्रोत पूरी तरह से गलत स्थान पर दिखाई दे सकता है। इसे ठीक करने के पिछले प्रयासों में मानचित्र के प्रत्येक बिंदु के लिए हजारों संभावित कोणों को स्कैन करना शामिल था, जो एक धीमी और अत्यधिक गणनात्मक प्रक्रिया थी।

यह नया तरीका, जिसका वर्णन इस शोध में किया गया है, एक धीमी और व्यापक स्कैनिंग की आवश्यकता को समाप्त करता है। हर संभावित कोण का परीक्षण करने के बजाय, शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि किसी भी द्विध्रुव अभिविन्यास को केवल तीन बुनियादी घटकों से बनाया जा सकता है: क्षैतिज अक्ष के साथ एक धक्का, ऊर्ध्वाधर अक्ष के साथ एक धक्का, और गहराई के अक्ष के साथ एक धक्का। यह गणना करके कि माइक्रोफोन एरे इन तीन विशिष्ट, ज्ञात गतियों के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करेगा, वे वास्तविक, अज्ञात अभिविन्यास के लिए सबसे उपयुक्त फिट खोजने के लिए परिणामों को गणितीय रूप से जोड़ सकते थे। इस परिवर्तन ने समस्या को एक छोटे, प्रबंधनीय गणना में बदल दिया जिसे मानचित्र के प्रत्येक बिंदु पर तुरंत हल किया जा सकता था। परिणाम स्वरूप एक ऐसा सिस्टम प्राप्त हुआ जो बिना किसी पूर्व जानकारी के सही दिशा स्वतः चुन लेता है, चाहे वह वस्तु का आकार हो या वह जिससे वह जुड़ी हुई है।

यह सिद्ध करने के लिए कि यह काम करता है, टीम ने पहले ज्ञात स्थानों और अभिविन्यासों वाले चार अलग-अलग ध्वनि स्रोतों के साथ कई कंप्यूटर सिमुलेशन चलाए। उन्होंने 64 माइक्रोफोन का एक आभासी एरे सेट किया और अपने नए एल्गोरिदम को स्रोतों को खोजने के लिए कहा। सिस्टम ने दस अलग-अलग आवृत्तियों (frequencies) में चारों स्रोतों को सफलतापूर्वक खोज लिया। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इसने प्रत्येक स्रोत की दिशा को उच्च सटीकता के साथ सही ढंग से पहचाना। अनुमानित दिशा में औसत त्रुटि तीन डिग्री से कम थी, और अनुमानित तीव्रता (loudness) आधे डेसिबल से भी कम थी। ये परिणाम एक मानक ग्राफिक्स प्रोसेसर पर एक सेकंड के अंश में प्राप्त किए गए, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह विधि न केवल सटीक है, बल्कि व्यावहारिक उपयोग के लिए पर्याप्त तेज़ भी है।

शोधकर्ताओं ने इस पद्धति को कंप्यूटर से निकालकर विंड टनल में पहुँचाया। उन्होंने एक हवाई जहाज के पंख के मॉडल (विशेष रूप से टेकऑफ और लैंडिंग के दौरान उपयोग किए जाने वाले स्लैट्स/slats) को सुनने के लिए 512 माइक्रोफोन के एक बड़े एरे का उपयोग किया। यह एक विमान का अत्यंत शोर वाला हिस्सा है। टीम ने वास्तविक दुनिया के डेटा पर अपनी नई तकनीक लागू की, जिसमें दो अलग-अलग आवृत्ति श्रेणियों को देखा गया: 2,000 हर्ट्ज़ के आसपास के निम्न स्वर और 8,000 हर्ट्ज़ के आसपास के उच्च स्वर। परिणामों ने एक दिलचस्प व्यवहार परिवर्तन का खुलासा किया। निम्न आवृत्ति पर, ध्वनि स्रोत हवा के प्रवाह के आर-पार उन्मुख प्रतीत हुए, जबकि उच्च आवृत्ति पर, वे पंख के ऊपर बहने वाली हवा की दिशा के साथ संरेखित (align) हो गए। अभिविन्यास में यह परिवर्तन उन सिद्धांतों से मेल खाता है कि ये ध्वनियाँ कैसे उत्पन्न होती हैं, जिससे पुष्टि हुई कि यह विधि जटिल, वास्तविक दुनिया के शोर से सार्थक भौतिक अंतर्दृष्टि निकाल सकती है।

अध्ययन ने यह भी पता लगाया कि यह विधि कम-आदर्श स्थितियों में कैसा प्रदर्शन करती है, जैसे कि जब ध्वनि स्रोत बहुत करीब हों या जब बहुत अधिक बैकग्राउंड शोर हो। उन सिमुलेशन में जहाँ दो स्रोतों को एक-दूसरे के बहुत करीब रखा गया था, सिस्टम उन्हें अलग करने में संघर्ष करता था यदि वे बहुत निकट थे, लेकिन थोड़ा दूर होने पर इसने अच्छा प्रदर्शन किया। अभिविन्यास अनुमान की सटीकता डेटा की गुणवत्ता और उपयोग किए गए माइक्रोफोन की संख्या पर बहुत अधिक निर्भर थी। अधिक माइक्रोफोन और स्पष्ट डेटा के साथ, सिस्टम अपने दिशात्मक अनुमानों में अधिक आश्वस्त हो गया। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि हालांकि यह विधि शक्तिशाली है, यह कोई जादुई समाधान (magic bullet) नहीं है; यह अभी भी इनपुट डेटा की गुणवत्ता और माइक्रोफोन एरे के भौतिक रिज़ॉल्यूशन पर निर्भर करती है।

इस कार्य के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक ब्रॉडबैंड शोर (broadband noise) को संभालने की इसकी क्षमता है, जो आवृत्तियों की एक विस्तृत श्रृंखला में फैला होता है। कई वास्तविक परिदृश्यों में, एक एकल शोर स्रोत विभिन्न पिचों (pitches) के स्पेक्ट्रम में ध्वनि उत्सर्जित करता है। शोधकर्ताओं ने इन विभिन्न आवृत्तियों के बीच अभिविन्यास अनुमानों को जोड़ने का एक तरीका विकसित किया, यह मानते हुए कि एक भौतिक स्रोत अपनी पिच बदलने के बावजूद एक सुसंगत दिशा बनाए रखता है। कई आवृत्तियों से जानकारी को जोड़कर, सिस्टम ने केवल एक एकल आवृत्ति को देखने की तुलना में स्रोत की दिशा का अधिक मजबूत अनुमान लगाया। इसने स्लैट-ट्रैक शोर को अधिक प्रभावी ढंग से ट्रैक करने की अनुमति दी, जिससे अलग-अलग ऑक्टेव्स पर विशिष्ट दिशात्मक व्यवहारों का खुलासा हुआ जिन्हें केवल आवृत्तियों को अलग से देखने पर मिस किया जा सकता था।

एयरोस्पेस इंजीनियरिंग के लिए इसके निहितार्थ बहुत बड़े हैं। शोर कहाँ से आता है और किस दिशा में धकेलता है, इसका सटीक मानचित्र बनाकर, इंजीनियर अधिक शांत विमान डिजाइन कर सकते हैं। केवल अनुमान लगाने के बजाय कि कहाँ इन्सुलेशन जोड़ना है या आकार बदलना है, वे उन विशिष्ट एरोडायनामिक तंत्रों को लक्षित कर सकते हैं जो शोर उत्पन्न कर रहे हैं। जटिल आकृतियों के लिए यह उपकरण बहुमुखी है क्योंकि इसे यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि सतह का सटीक ज्यामिति क्या है, जहाँ "प्रभावी" ध्वनि दिशा भौतिक सतह से मेल नहीं खा सकती है। यह विधि मौजूदा माइक्रोफोर एरे और मानक बीमफॉर्मिंग सॉफ्टवेयर के साथ काम करती है, जिसमें केवल गणितीय प्रसंस्करण चरण को बदलने की आवश्यकता होती है।

अंतिम विश्लेषण में, यह शोध प्रदर्शित करता है कि ध्वनि स्रोत का अभिविन्यास एक छिपा हुआ चर (variable) नहीं है जिसे अनुमान लगाना या अनदेखा करना पड़ता है। यह एक गुण है जिसे माइक्रोफोन डेटा से सीधे मापा जा सकता है। नई तकनीक इस जानकारी को पुनः प्राप्त करने का एक स्पष्ट, कुशल और सटीक तरीका प्रदान करती है, जो एक धुंधले, अस्पष्ट ध्वनि मानचित्र को एक स्पष्ट, दिशात्मक छवि में बदल देती है। चाहे वह सिमुलेशन का नियंत्रित वातावरण हो या विंड टनल की शोर भरी वास्तविकता, सिस्टम ने लगातार स्रोतों और उनके अभिविन्यासों को खोजा, जो एरोडायनामिक शोर के जटिल संगीत को समझने के लिए विवरण का एक नया स्तर प्रदान करता है। यह प्रगति हमें उड़ान के शोर को वास्तव में समझने और नियंत्रित करने के करीब ले जाती है, एक समय में एक दिशात्मक द्विध्रुव (dipole) के माध्यम से।