去削波

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论文把问题定义为让麦克风处物理叠加信号逼近干净目标的主动声重构，用 Transformer-Mamba 生成抵消器信号并以多项声学损失联合训练，在去噪、去混响、去削波三类合成声学通道实验中报告了高于适配后传统与深度主动噪声控制基线的客观分数，但代价是依赖精确仿真通道、未来样点预测和较大生成器参数量。

针对加性噪声、混响与非线性失真同时出现的语音增强问题，SLICE 把退化表征加到时间步嵌入以逐层传播，在受控多退化测试上 ESTOI 达 0.80、SI-SDR 达 3.7 dB，而同编码器只做输入层相加时反而跌到 0.73 与 1.4 dB，代价是混响类样本的 SI-SDR 仍为负且野外数据的编码器增益变小。

针对一阶与二阶时变全通滤波器在系数快速变化时输出超过限幅阈值的问题，论文用静态对照输出加系数增量界把输出约束在阈值内，正弦与音乐片段实验显示其在标准结构和能量保持结构各自削波的方向上均不削波，代价是短暂偏离目标系数轨迹并引入少量逐样本判断与除法运算。

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针对模数转换器动态范围不足导致的削波与绕回溢出，该文在模拟前端引入模折叠并用分帧离散余弦变换加矩阵铅笔法恢复丢失的高位，硬件实验报告在严重削波下提升超过 25 dB，但依赖过采样与带限平滑先验且对硬件非理想折叠需鲁棒处理。

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