Colsto、プロペラ機の微かな音でカメラ位置を特定

Colstoは音声をスペクトログラムで表示し、周波数帯を拡大してドップラー効果による曲線を浮かび上がらせた。救急車のサイレンが近づくと高く、遠ざかると低く聞こえる現象と同じだ。単純化したモデルでは、周波数の変化幅から速度、変化の速さからマイクまでの最短距離を推定できる。

次に、約920秒(15分20秒)離れた2機の通過を選んだ。当日に米国本土を飛んだ機体のADS-Bデータを集め、ジェット機は除外した。最初は200メートル間隔の候補地点を格子状に作り、音の伝わる時間、機体の高度、地形の標高も計算に入れた。2機の間に他の通過音がなかった点も手がかりとなり、候補は約7万3000カ所から1万5000カ所に減った。

さらに各候補地について既知の飛行経路から曲線をシミュレーションし、スペクトログラムと比較。格子を100メートルに細かくしたところ、特定の地点と便の組み合わせが際立った。最終確認はGoogle Street Viewで、木々の形を映像と見比べて行った。

簡単ではない手法

Colstoによると、作業には数カ月を要し、5000行超のコードを書き、50GBのデータを処理した。誰でも手軽に動画の場所を特定できるわけではない。

一方、同じ動画のうち1分間だけを使い、録音時刻が20時37分(UTC)と分かっている条件でも、同じ地域にたどり着いた。時刻が分かれば、1回の通過で足りたという。ただし、使える航空機の音、飛行データ、範囲を絞る情報が必要になる。一部の音声処理後も曲線が残る例が示されたが、あらゆるフィルターやアプリで残るとは限らない。