一組由 MIT、微軟和 Adobe 組成的影象、聲學演算法學家等開發出了一種新的演算法，能夠通過靜音視訊中的物品微小的振動幅度，提取復原出當時場景中的聲音！
該團隊已經測試了該技術：測試者在房間內對話，房間內放置一個薯片袋；房間外一臺攝像機隔著隔音玻璃對著這個薯片袋進行拍攝。研究人員從這段完全無聲的視訊中復原出了測試者在房間內的對話！
其他測試物件還包括鋁箔、水面，甚至一盆植物的葉子……團隊都能夠通過演算法，從這些視訊中的材質表面微震中提取出有效的音訊素材。該團隊將會在今年的國際頂級計算機影象峰會 Siggraph 大會上呈現研究成果。
聲波接觸到物品的時候，會導致物品發生振動——即便是最微小的振動。這種振動人眼幾乎識別不了，人們不知道從這種振動中能夠提取出資訊。
Abe Davis, 機電工程和電腦科學研究生，MIT
團隊成員還包括 Frédo Durand、Bill Freeman，兩位 MIT 的電腦科學教授；Neal Wadhwa，MIT 的另一名研究生；Michael Rubinstein 博士，來自微軟研究院；Gaytham Mysore，來自 Adobe 研究院。
不過，大家別太擔心普通的攝像頭拍下的視訊能夠被用於提取音訊訊號。該研究團隊使用了能夠拍攝每秒 2000 到 6000 幀素材的高速攝像機——已經非常快，但並沒有目前世界頂尖的商業級高速攝像機快，後者能夠拍攝高達 10 萬幀每秒的視訊。
但這並不意味著普通的攝像機達到不了效果。該團隊解釋，使用 60 幀每秒的攝像機拍攝的素材，通過演算法仍然能夠提取出「一些」音訊訊號，雖然可能完全聽不清說的是什麼，不過能夠判別出講話者的個數、講話者的性別，甚至講話者的聲學特性——用以判斷講話者的身份。
研究團隊對著一個正在播放搖滾樂的耳機進行拍攝，通過演算法重現出一個音訊檔案，然後播放給猜歌軟體 Shazam。後者完美地識別出了最一開始播放的這首歌……