pass终极任务这款视觉指示声音系统（Visually Indicated Sounds，简称Vis）受到训练，能够对棍子击打、刮擦或者捅一系列物体（从树叶、水到土壤和钢铁）时发出的声音进行分析。

　　研究人员称，Vis的本领可以延伸至很多其他场景。例如，未来的版本可以为电影和电视生成比传统方法（比如在铝箔上撒盐以模拟雨声）更逼真的声音效果。

　　该项目的负责人安德鲁欧文斯（Andrew Owens）称，更重要的应用或许是帮助机器人理解物体的物理属性、更好地与它们所在的环境互动。该项目将于本月晚些时候在拉斯维加斯举行的计算机视觉与模式识别大会（CVPR）上展出。

　　“机器人可以看着人行道、本能地知道水泥地是硬的而草地是软的，因此知道如果它踩上两种地面会发生什么，”他说，“能够预测声音，是预测与世界进行物理互动的后果的重要步。”

　　该MIT团队“训练”Vis的方法是，向其输入包含4.6万种声音的1000段视频，这些声音是鼓槌在不同坚实度的物体上敲打或划过而产生的。之后，帮计算机在大量数据中找到模式的“深度学习”算法对这些声音进行解构。

　　为了从无声视频片断中预测一种新声音，Vis会查看可能与每个视频画面相关的音频属性，并把这些音频串在一起编辑成连贯的声音。Vis可以模拟快节奏和舒缓的微妙声音，无论是断断续续拍打岩石的声音，还是穿过常春藤时发出的细小沙沙声。它既可以模拟击打垫子发出的低沉砰砰声，又可以模拟敲击栏杆时发出的刺耳声音。

　　为了测试这些声音在人耳听起来的逼线名观众进行了调查。他们观看了两遍视频，其中一遍听的是真实声音，另一遍听的是Vis的模拟版。他们要说出哪一次是真实的声音。

　　如果Vis生成的声音与真实的声音无法区分，Vis版被选择的概率应为50%。结果调查得出的概率为40%，这是一个相当不错的分数。

　　当声音清晰、尖锐时比如敲木头或金属的声音该系统的表现差，在生成由树叶或泥土产生的较轻柔、持续时间较长的声音时，Vis表现好。有时，如果棍子刚好停在目标物之前，它还会“幻想出”假的敲击声。