MIT團隊給機器人看1000支影片，裏頭含有多達4萬6000種聲音，譬如一根鼓棒敲打、摩擦各種不同物體如樹葉、水、地面或金屬所發出的聲音，然後利用「深度學習」演算法，讓電腦從大量數據找到模式，成功地分析、解構多種聲音，知道它們的音高、音量等等特色。
為了測試Vis製造出來的音效是否夠逼真，研究團隊找來400個人看兩支影片，影片的視覺內容是一樣的，但有一支的聲音是從現實環境收音的，另一支是Vis製造的音效，受試者必須指出哪一支影片是真實的聲音。
測試的結果，有多達40%的人認為Vis版是真的，證明Vis可以騙過人的聽覺。
研究人員表示，對Vis來說，模仿乾淨清脆的聲音，例如敲木頭或鐵，比較容易穿幫；如果模仿輕柔悠長的聲音，如沙沙的樹葉等等，Vis的表現最好。
這項技術將有許多應用，對於電視電影的音效來說，以前要模仿下雨的聲音，傳統做法是把鹽灑在鋁箔紙上，以後只需要Vis幫忙，就可以得到栩栩如生的雨聲。
接下來的研究方向是讓機器人了解物體所在的環境，和四周產生更佳的互動。例如，機器人看到影片中的人行道，就馬上知道水泥是硬的，看到草坪就知道是軟的，踩在上頭各會是什麼聲音。
這種預測的能力很重要。如果給Vis看一部無聲電影，它就可以預測新的聲音：一拳搥在靠枕的低沈感、敲在鐵欄杆上的清脆聲響、微風吹過長春藤……，各種快、慢、輕、重聲音的微妙之處，它都可以預測。
團隊還希望Vis未來能做到在沒有清楚的視覺指示下，製造論文翻譯出適合的音效，因為我們的周遭環境其實無時無刻都充滿各種聲音，譬如清風徐徐、電腦滋滋作響，是乍看之下不會察覺的。
MIT團隊給機器人看1000支影片，裏頭含有多達4萬6000種聲音，譬如一根鼓棒敲打、摩擦各種不同物體如樹葉、水、地面或金屬所發出的聲音，然後利用「深度學習」演算法，讓電腦從大量數據找到模式，成功地分析、解構多種聲音，知道它們的音高、音量等等特色。
為了測試Vis製造出來的音效是否夠逼真，研究團隊找來400個人看兩支影片，影片的視覺內容是一樣的，但有一支的聲音是從現實環境收音的，另一支是Vis製造的音效，受試者必須指出哪一支影片是真實的聲音。 論文翻譯
測試的結果，有多達40%的人認為Vis版是真的，證明Vis可以騙過人的聽覺。
研究人員表示，對Vis來說，模仿乾淨清脆的聲音，例如敲木頭或鐵，比較容易穿幫；如果模仿輕柔悠長的聲音，如沙沙的樹葉等等，Vis的表現最好。
這項技術將有許多應用，對於電視電影的音效來說，以前要模仿下雨的聲音，傳統做法是把鹽灑在鋁箔紙上，以後只需要Vis幫忙，就可以得到栩栩如生的雨聲。
接下來的研究方向是讓機器人了解物體所在的環境，和四周產生更佳的互動。例如，機器人看到影片中的人行道，就馬上知道水泥是硬的，看到草坪就論文翻譯知道是軟的，踩在上頭各會是什麼聲音。
這種預測的能力很重要。如果給Vis看一部無聲電影，它就可以預測新的聲音：一拳搥在靠枕的低沈感、敲在鐵欄杆上的清脆聲響、微風吹過長春藤……，各種快、慢、輕、重聲音的微妙之處，它都可以預測。
團隊還希望Vis未來能做到在沒有清楚的視覺指示下，製造出適合的音效，因為我們的周遭環境其實無時無刻都充滿各種聲音，譬如清風徐徐、電腦滋滋論文翻譯作響，是乍看之下不會察覺的。
MIT團隊給機器人看1000支影片，裏頭含有多達4萬6000種聲音，譬如一根鼓棒敲打、摩擦各種不同物體如樹葉、水、地面或金屬所發出的聲音，然後利用「深度學習」演算法，讓電腦從大量數據找到模式，成功地分析、解構多種聲音，知道它們的音高、音量等等特色。
為了測試Vis製造出來的音效是否夠逼真，研究團隊找來400個人看兩支影片，影片的視覺內容是一樣的，但有一支的聲音是從現實環境收音的，另論文翻譯一支是Vis製造的音效，受試者必須指出哪一支影片是真實的聲音。
測試的結果，有多達40%的人認為Vis版是真的，證明Vis可以騙過人的聽覺。
研究人員表示，對Vis來說，模仿乾淨清脆的聲音，例如敲木頭或鐵，比較容易穿幫；如果模仿輕柔悠長的聲音，如沙沙的樹葉等等，Vis的表現最好。
這項技術將有許多應用，對於電視電影的音效來說，以前要模仿下雨的聲音，傳統做法是把鹽灑在鋁箔紙上，以後只需要Vis幫忙，就可以得到栩栩如論文翻譯生的雨聲。
接下來的研究方向是讓機器人了解物體所在的環境論文翻譯，和四周產生更佳的互動。例如，機器人看到影片中的人行道，就馬上知道水泥是硬的，看到草坪就知道是軟的，踩在上頭各會是什麼聲音。 論文翻譯
這種預測的能力很重要。如果給Vis看一部無聲電影，它就可以預測新的聲音：一拳搥在靠枕的低沈感、敲在鐵欄杆上的清脆聲響、微風吹過長春藤……，各種快、慢、輕、重聲音的微妙之處，它都可以預測。 論文翻譯
團隊還希望Vis未來能做到在沒有清楚的視覺指示下，製造出適合的音效，因為我們的周遭環境其實無時無刻都充滿各種聲音，譬如清風徐徐、電腦滋滋作響，是乍看之下不會察覺的。
MIT團隊給機器人看1000支影片，裏頭含有多達4萬6000種聲音，譬如一根鼓棒敲打、摩擦各種不同物體如樹葉、水、地面或金屬所發出的論文翻譯聲音，然後利用「深度學習」演算法，讓電腦從大量數據找到模式，成功地分析、解構多種聲音，知道它們的音高、音量等等特色。
為了測試Vis製造出來的音效是否夠逼真，研究團隊找來400個人看兩支影片，影片的視覺內容是一樣的，但有一支的聲音是從現實環境收音的，另一支是Vis製造的音效，受試者必須指出哪一支影片是真實的聲音。 論文翻譯
測試的結果，有多達40%的人認為Vis版是真的，證明Vis可以騙過人的聽覺。
研究人員表示，對Vis來說，模仿乾淨清脆的聲音，例如敲木頭或鐵，比較容易穿幫；如果模仿輕柔悠長的聲音，如沙沙的樹葉等等，Vis的表現最論文翻譯好。
這項技術將有許多應用，對於電視電影的音效來說，以前要模仿下雨的聲音，傳統做法是把鹽灑在鋁箔紙上，以後只需要Vis幫忙，就可以得到栩栩如生的雨聲。
接下來的研究方向是讓機器人了解物體所在的環境，和四周產生更佳的互動。例如，機器人看到影片中的人行道，就馬上知道水泥是硬的，看到草坪就知道是軟的，踩在上頭各會是什麼聲音。
這種預測的能力很重要。如果給Vis看一部無聲電影，它就可以預測新的聲音：一拳搥在靠枕的低沈感、敲在鐵欄杆上的清脆聲響、微風吹過論文翻譯長春藤……，各種快、慢、輕、重聲音的微妙之處，它都可以預測。
團隊還希望Vis未來能做到在沒有清楚的視覺指示下，製造出適合的音效，因為我們的周遭環境其實無時無刻都充滿各種聲音，譬如清風徐徐、電腦滋滋作響，是乍看之下不會察覺的。
MIT團隊給機器人看1000支影片，裏頭含有多達4萬6000種聲音，譬如一根鼓棒敲打、摩擦各種不同物體如樹葉、水、地面或金屬所發出的聲音，然後利用「深度學習」演算法，讓電腦從大量數據找到模式，成功地分析、解構多種聲音論文翻譯，知道它們的音高、音量等等特色。
為了測試Vis製造出來的音效是否夠逼真，研究團隊找來400個人看兩支影片，影片的視覺內容是一樣的，但有一支的聲音是從現實環境收音的，另一支是Vis製造的音效，受試者必須指出哪一支影片是真實的聲音。 論文翻譯
測試的結果，有多達40%的人認為Vis版是真的，證明Vis可以騙過人的聽覺。
研究人員表示，對Vis來說，模仿乾淨清脆的聲音，例如敲木頭或鐵，比較容易穿幫；如果模仿輕柔悠長的聲音，如沙沙的樹葉等等，Vis的表論文翻譯現最好。
這項技術將有許多應用，對於電視電影的音效來說，以前要模仿下雨的聲音，傳統做法是把鹽灑在鋁箔紙上，以後只需要Vis幫忙，就可以得到栩栩如生的雨聲。
接下來的研究方向是讓機器人了解物體所在的環境，和四周產生更佳的互動。例如，機器人看到影片中的人行道，就馬上知道水泥是硬的，看到草坪就知道是軟的，踩在上頭各會是什麼聲音。
這種預測的能力很重要。如果給Vis看一部無聲電影論文翻譯，它就可以預測新的聲音：一拳搥在靠枕的低沈感、敲在鐵欄杆上的清脆聲響、微風吹過長春藤……，各種快、慢、輕、重聲音的微妙之處，它都可以預測。
團隊還希望Vis未來能做到在沒有清楚的視覺指示下，製造出適合的音效，因為我們的周遭環境其實無時無刻都充滿各種聲音，譬如論文翻譯清風徐徐、電腦滋滋作響，是乍看之下不會察覺的。
MIT團隊給機器人看1000支影片，裏頭含有多達4萬6000種聲音，譬如一根鼓棒敲打、摩擦各種不同物體如樹葉、水、地面或金屬所發出的聲音論文翻譯，然後利用「深度學習」演算法，讓電腦從大量數據找到模式，成功地分析、解構多種聲音，知道它們的音高、音量等等特色。
為了測試Vis製造出來的音效是否夠逼真，研究團隊找來400個人看兩支影片，影片的視覺內容是一樣的，但有一支的聲音是從現論文翻譯實環境收音的，另一支是Vis製造的音效，受試者必須指出哪一支影片是真實的聲音。
測試的結果，有多達40%的人認為Vis版是真的，證明Vis可以騙過人的聽覺。
研究人員表示，對Vis來說，模仿乾淨清脆論文翻譯的聲音，例如敲木頭或鐵，比較容易穿幫；如果模仿輕柔悠長的聲音，如沙沙的樹葉等等，Vis的表現最好。
這項技術將有許多應用，對於電視電影的音效來說，以前要模仿下雨的聲音，傳統做法是把鹽灑在鋁箔紙上，以後只需要Vis幫忙，就可以得到栩栩如生的雨聲。
接下來的研究方向是讓機器人了解物體所在的論文翻譯環境，和四周產生更佳的互動。例如，機器人看到影片中的人行道，就馬上知道水泥是硬的，看到草坪就知道是軟的，踩在上頭各會是什麼聲音。
這種預測的能力很重要。如果給Vis看一部論文翻譯無聲電影，它就可以預測新的聲音：一拳搥在靠枕的低沈感、敲在鐵欄杆上的清脆聲響、微風吹過長春藤……，各種快、慢、輕、重聲音的微妙之處，它都可以預測。
團隊還希望Vis未來能做到在沒有清楚的論文翻譯視覺指示下，製造出適合的音效，因為我們的周遭環境其實無時無刻都充滿各種聲音，譬如清風徐徐、電腦滋滋作響，是乍看之下不會察覺的。
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