蝙蝠通过使用回声定位在飞行过程中导航，通过不断发出声音并听回声以确定其来源，这被称为多普勒效应（Doppler effect）。多普勒效应在人耳中的作用不同。1907年的一项发现表明，人类生来就拥有的一对耳朵，能让我们辨别只有一个频率的声源。例如我们听到汽车的喇叭声就可以知道汽车在哪里。
1967年的一项发现随后表明，当接收器的数量减少到一个时，如果遇到不同的频率，单个人耳就可以找到声音的位置。对于过往的汽车，这可能是汽车喇叭和汽车发动机的轰鸣声配对。
蝙蝠耳是一个功能远超人耳的声音接收器。受到蝙蝠耳工作原理的启发，弗吉尼亚理工大学机械工程学教授罗尔夫·穆勒（Rolf Mueller）开发了一项新技术，该技术可以确定声音起源的位置。Mueller的开发工作是通过比以前的方法（传统上是根据人耳建模的方法）更简单，更准确的声音位置模型来进行的。他的工作标志着50年来首次确定声音位置的新见解。
Mueller的团队试图复制蝙蝠移动耳朵的能力。他们创造了一种柔软的合成耳朵，其灵感来自马蹄铁和旧世界的叶鼻蝙蝠，并将其连接到绳子和简单的马达上，定时使耳朵在收到传入声音的同时颤动。耳廓在接收声音时利用耳朵的运动来创建多种形状以进行接收，从而将声音引导到耳道中。
对Yin和Mueller来说，面对这种单频率模型的单接收器合成耳朵的最大挑战是解释输入信号。他们怎么样才能将传入的声波转换为可读和可解释的数据？
研究小组将耳朵放在麦克风上方，创建了一种类似于蝙蝠的机制。振颤的耳廓的快速运动产生了与源的方向明显相关的多普勒频移信号，但由于模式的复杂性而难以解释。为了解决这个问题，Yin和Mueller引入了一个深层的神经网络：一种机器学习方法，可以模仿大脑中发现的许多层次的处理过程。他们在计算机上实现了这样的网络，并对其进行了培训，以提供与每个接收到的回波相关联的源方向。
为了测试由耳朵和机器学习组成的系统的性能，他们将耳朵安装在旋转台架上，该台架还包括激光指示器。然后从相对于耳朵以不同方向放置的扬声器发出声音。
一旦确定了声音的方向，控制计算机就会旋转设备，使激光指示器击中连接到扬声器的目标，将位置精确定位在半度内。通常，人类的两只耳朵可以在9度以内确定位置，而最好的技术是在7.5度以内实现位置。
Mueller说：“这些功能完全超出了当前技术所能达到的范围，而用更少的精力就可以实现所有这些功能。” “我们的希望是为复杂的室外环境（包括精确的农业和林业），环境监测（例如生物多样性监测）以及与国防和安全相关的应用带来可靠而有能力的自主权。”
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