這個我可以用資訊工程的角度來解釋
舉個例子，電腦要判斷一段影片是屬於狗還是貓？
工程師可以先把(體型)和(叫聲)設為兩個參數，做成一個向量座標
例如
柴犬體型中等，聲音小，向量座標可能會(0.5,0.2)
暹羅貓體型中等，聲音小，向量座標會是(0.4,0.1)
獒犬體型大，聲音大，向量座標會是(0.8,0.5)
......
收集完大數據之後，這個平面座標上面貓和狗的數據各自會形成一塊面積，這時候假設有
個數據是(0.5,0.5)，電腦就可以判斷這個數據是數據是貓的機率有多大，狗的機率有多
大
一旦機率大於某個設定的閾值(例如是0.7，或者說
70%)，電腦就判斷這個照片是貓還是狗
當然真正的技術實現上會使用更多參數，不用只使用兩種參數，而且會使用更多技巧避免
參數污染以及進行數據碰撞
回到能不能用潛艦設計知道聲紋的問題上面，當知道潛艦設計，利用大數據電腦模擬出聲
紋只是分分鐘的事情
就算有公差或是內部機械不同導致聲紋不同也沒差，電腦用的是機率判斷不用100%正確
依我了解，聲紋最重要的判斷依據是來自於螺旋槳的空泡效應，所以各國潛艦螺旋槳構造
一定是最高機密，外型反而還好