信号处理

本论文旨在解决传统SincNet前端在音频伪造检测中因有限长度sinc函数截断导致的频率泄漏问题。作者提出使用可学习的Gabor滤波器组（GaborNet）替代SincNet，并将其集成到两种先进的端到端检测架构RawNet2和RawGAT-ST中。同时，论文探索了将LEAF（Learnable F

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本文旨在解决传统房间声学建模中多种方法（如边界元法、延迟网络、几何声学）彼此独立、缺乏统一理论基础的问题。作者提出了一种名为**边界积分算子状态空间（BIOSS）** 的新框架。该框架的核心是将描述声场的边界积分方程重新表述为一个状态空间模型，其中**状态是房间边界上的声压分布函数**，系统动态由*

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本文旨在解决AI生成音乐检测中泛化性差和模型参数效率低的问题。作者提出了一种名为**ArtifactNet**的新框架，其核心创新在于将问题**重新定义为“法医物理学”**，即直接提取和分析神经音频编解码器在生成音频中不可避免留下的物理痕迹（残留物）。该方法使用一个轻量级的**Bounded-mas

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本文旨在解决现有自动化节拍提取工具在分析历史复调室内乐录音（特别是贝多芬钢琴与大提琴奏鸣曲）时出现的系统性失败问题。作者与一名VLSI工程师合作，设计并验证了一套形式化的手动逐小节速度测量协议。该协议

本文针对混响环境下的多通道音频源分离问题，提出了一种基于β-散度非负因子分解的参数估计新方法。传统方法依赖期望最大化（EM）算法估计源频谱方差和空间协方差矩阵，本文则利用包含源频谱先验信息的基矩阵（可

本文针对心音信号（PCG）分类任务中，因信号非-stationarity而采用滑动窗口分段提取特征时，窗函数形状和长度选择缺乏系统性研究的问题，进行了一项实验性评估。作者使用双向长短期记忆网络（biL

本文旨在解决心音信号（PCG）的多分类问题，以辅助心血管疾病的自动诊断。核心贡献在于提出了一套结合**优化Gabor字典**和**弹性网络正则化**的特征提取框架，并与**CNN-LSTM深度学习网络

**核心问题**：短时傅里叶变换（STFT）生成的谱图受制于不确定性原理，无法同时获得优异的时间和频率分辨率。传统融合方法（如几何平均）要求输入谱图网格对齐，且性能有限。 **核心方法**：本文提出一

这篇论文旨在全面回顾数字波导物理建模技术自诞生以来四十年的发展历程、核心应用与最新进展。它要解决的核心问题是，如何在保证物理模拟准确性的同时，实现声波传播模拟的高效计算，以满足实时音频处理（如虚拟乐器

本文针对传统房间补偿技术仅能修正频谱（音色）而无法控制空间感知（如距离感）的局限，提出了一种创新的补偿方法。该方法通过引入一个延迟的、经过频谱滤波的辅助扬声器，选择性地向房间的混响声场中添加能量，从而

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