卡內基梅隆大學的研究人員在一項新的研究中聲稱，聲音可以用來預測物體的外觀及其運動。研究人員創建了一個"聲音動作視覺"數據集和一系列AI算法，以研究音頻，視覺和運動之間的相互作用。結果表明，從聲音中可以用來預測物體在受到力作用時移動的位置。
儘管視覺是感知的基礎，但聲音卻同樣重要。它可以捕獲通常通過視覺無法察覺的豐富信息，例如干樹葉的質地或香檳酒瓶內的壓力。但是很少有系統和算法利用聲音作為建立物理理解的工具。這激勵了卡內基梅隆大學的研究，該研究試圖探索聲音與動作之間的協同作用，並發現其中可做出什麼樣的推斷。
研究人員首先通過建立一個機器人 Til-Bot來創建聲音動作視覺數據集，該機器人將包括螺絲起子，剪刀，網球，立方體和夾子在內的物體沿任意方向傾斜放在托盤上。物體撞擊石膏托盤的薄壁併產生聲音，這些聲音將被逐一添加到語料庫中。
識音辯物-通過聲音來預測物體的外觀及運動
安裝在30×30釐米托盤上的四個麥克風（每側各一個）記錄音頻，而高架攝像機則捕獲RGB和深度信息。Tilt-Bot將每個物體移動了一個小時，並且每次對象與托盤接觸時，機器人都會創建一個包含聲音、RGB和深度的數據集，並記錄物體與牆壁碰撞時的位置。
利用碰撞中的錄音，該團隊使用了一種方法，使他們能夠將錄音視為圖像。這允許模型捕獲來自單個音頻通道的時間相關性（即，一個麥克風的錄音）以及多個音頻通道之間的相關性（來自多個麥克風的錄音）。
然後，研究人員利用語料庫（其中包含來自60多個物體和托盤之間15,000次碰撞的聲音）來訓練模型以從音頻中識別物體。在第二個更具挑戰性的練習中，他們訓練了一個模型來預測對看不見的物體執行了哪些操作。第三，他們訓練了一種前向預測模型，以在物體被機械臂推動後推斷物體的位置。
識音辯物-通過聲音來預測物體的外觀及運動
上圖：正向模型預測在此處顯示為圖像對。左邊的圖像是交互之前的觀察結果，而右邊的圖像是交互之後的觀察結果。基於交互之前的對象地面真相位置（顯示為綠色點），對象的音頻嵌入和機器人採取的動作（顯示為紅色箭頭），經過訓練的正向模型可以預測將來的對象位置（顯示為紅色）點）。
研究人員稱，物體識別模型學會了從聲音中預測正確的物體的時間為79.2％，只有在生成的聲音太柔和時才會失敗。同時，動作預測模型在一組30個以前看不見的物體上實現了0.027的均方誤差，比僅使用來自攝像機的圖像訓練的模型要好42％。而且，前向預測模型在預測物體可能移動的位置時更為準確。
研究人員寫道："在某些領域，例如正向模型學習，我們證明了聲音實際上提供的信息多於僅從視覺信息獲得的信息。" "我們將公開發布Tilt-Bot的數據集，以此來激發聲效領域的未來工作，希望將在機器人技術中找到廣泛應用。"
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