通过结合来自麦克风的回声数据和来自飞行时间相机的图像数据，研究小组在数百次的重复中训练了他们的机器学习算法，将回声中的特定延迟与图像联系起来。

最终，该算法已经学会了仅从回声数据中生成它自己的高度准确的房间及其内容的图像，使它具有感知周围环境的蝙蝠式能力。

这项研究建立在英国这一研究团队以前的工作基础上，训练了一种神经网络算法，通过使用单像素检测器测量闪光的反射来建立三维图像。

Turpin博士补充道，「我们现在已经能够利用光和声音证明这种算法机器学习技术的有效性，这非常令人激动。很明显，这里有很多以新方式感知世界的潜力，我们渴望继续探索未来生成更多高分辨率图像的可能性。」

参考资料：

https://scitechdaily.com/bat-sense-technology-for-smartphones-generates-images-from-sound/