CVPR 2022 最佳论文荣誉奖：双快门光学振动传感

TLDR：他们使用摄像头和激光束在任何振动表面上重建声音，使他们能够隔离乐器、专注于特定扬声器、消除环境噪音以及更多令人惊叹的应用。

观看视频以了解更多信息并听到一些疯狂的结果！

参考

►阅读全文： ://www.louisbouchard.ai/cvpr-2022-best-paper/
►Sheinin、Mark 和 Chan、Dorian 和 O'Toole、Matthew 和 Narasimhan，
Srinivasa G.，2022，双快门光学振动传感，PROC。 IEEE
CVPR。
►项目页面： ://imaging.cs.cmu.edu/vibration/
►My Newsletter（每周在您的电子邮件中解释的新 AI 应用程序！）： ://www.louisbouchard.ai/newsletter/

视频记录

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今年我有机会在 cvpr

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亲自参加并参加最精彩的表演

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论文颁奖典礼与此

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我必须在上面盖上很棒的纸

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通道称为双快门光学

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mark shanin dorian 的振动感应

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chan mathew o'toole 和 srinivasa

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narasimhan 在一句话中他们

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使用摄像机重建声音

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任何振动表面上的激光束

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让他们隔离音乐

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乐器专注于特定的扬声器

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消除环境噪音等等

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惊人的应用让我们深入了解如何

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他们实现了这一目标并听到了一些疯狂的声音

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结果，但首先请允许我一分钟

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你是时候向你介绍一个

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很棒的公司，这个赞助商

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视频汇编 AI 汇编 AI 是一个

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提供准确 API 的公司

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语音到文本和音频智能

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您可以使用他们的 api 自动

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转录和理解音频和

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只需几行代码即可获得视频数据

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并自动转换异步

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并将实时音频流转换为文本

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极具挑战性的事情

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并且通常需要稳健且

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昂贵的模型当然不会停止

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在这里组装 ai 也将处理您的

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音频数据并具有信息丰富的功能

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表示让您轻松

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添加基于文本的功能，例如

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摘要内容审核主题

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检测和多合一，如果你

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需要理解或转录音频

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或视频数据尝试组装 ai 与

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下面的第一个链接

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让我们从听这个例子开始

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该方法可以实现什么

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[音乐]

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你可以清楚地听到这两个

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每个音轨中的单独吉他

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这是使用未录制的声音制作的

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但配备了激光和两个摄像头

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带有滚动和全局快门传感器

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分别似乎要解决这个问题

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通过视觉完成任务使其变得更加容易

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而不是试图分割音轨

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录制后也意味着我们可以

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通过眼镜记录任何东西

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他们在这里使用的任何振动物体

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他们对扬声器本身的方法

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隔离左右扬声器

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而麦克风会自动

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录制并混合音轨

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[音乐]

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通常这种间谍技术

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称为视觉测振需要

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完美的照明条件和

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看起来像一个高速摄像机

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伪装狙击手捕捉高速

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这里的振动高达 63 千赫兹

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他们取得了类似的结果

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仅适用于 60 和 130 赫兹的传感器

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甚至更好，他们可以处理

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一次有多个对象，这仍然是一个

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非常具有挑战性的任务，需要很多

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工程和伟大的想法，使它

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碰巧他们不只是记录

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仪器并将视频发送到

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模型自动创建和

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分离他们首先需要的音频

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了解他们收到的激光和

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正确处理它他们定位激光

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表面上听然后这个

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激光从表面反弹成

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焦点平面这个焦点平面是我们

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将获取我们的信息，而不是

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仪器或物体本身，所以我们

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将分析的微小振动

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通过激光感兴趣的对象

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响应创建一个表示

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这个

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这种二维激光响应

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我们的相机切割的图案称为

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然后全局处理散斑

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并在本地使用我们的两台相机

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本地相机或卷帘快门

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相机将仅以 60 帧捕获帧

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fps 所以它会拍多张照片

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并在 y 轴上滚动它们以获得

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真的很吵而且不准确 63 千赫兹

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表示这是全球

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快门相机是必要的，因为

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斑点成像的随机性

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由于物体的粗糙度

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表面及其运动，它将

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基本上是全局截图

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我们使用的相同散斑图像

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第一台相机并将这张新图像用作

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仅用于隔离的参考框架

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滚动产生的相关振动

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快门捕捉

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卷帘快门相机将采样

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现场一排排高

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频率，而全局快门

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相机将对整个场景进行采样

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一次作为参考框架和

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我们在整个过程中重复这个过程

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视频

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瞧，这就是他们能够做到的

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从录音提取中分离声音

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只有一个仪器去除环境

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噪声甚至重建语音

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一袋薯片的振动

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玛丽有一只小羊羔，这片叶子是

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白如雪当然这只是一个

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这篇伟大论文的简单概述和

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我强烈邀请您阅读它

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更多信息祝贺

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获得荣誉奖的当局我

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很高兴参加活动并看到

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现场演示我非常兴奋

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本文将在未来的出版物中

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激励我也邀请你加倍

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检查所有可能的薯片袋

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留在窗户或其他地方附近

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人们可能会听你说什么谢谢

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您观看了整个视频并让

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我知道你会如何应用这项技术

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如果您发现任何潜在风险或

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我很想讨论令人兴奋的用例

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这些和你在一起，特别感谢

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cvpr 邀请我参加活动

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去新奥尔良真的很酷

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我与所有研究人员和公司

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下周再见

惊人的纸