音频修复

针对 MP3 低码率造成的带宽缺失与编码失真，MPASCNet 用幅度和包裹相位共同指导频点到紧凑 token 的自适应压缩与分支重建，在 MedleyDB 非重叠评测上以 6.49 M 参数取得整体 17.65 dB SDR 和 17.27 dB SI-SNR，但增益只在原文的混合训练与三类评测条件下成立。

针对播放器染色、空间传播与手机录音链路耦合导致的音乐退化，该系统用尺度感知编码加直接复数谱映射的双轴 Top-1 稀疏专家模型复原，并以 202 种条件下 1572.12 小时对齐仿真数据提供监督，最终以 2.951M 参数取得盲测 LSD 1.273、FAD 2.540、ViSQOL 3.495 的第三名成绩。

该论文把音乐源复原拆成混合级修复、八轨分离和逐轨修复三步，用直接预测频谱的修复模型配合掩蔽式分离模型，在挑战赛测试集上验证每步的分工与代价，并指出验证集筛选的逐轨修复增益并不能稳定迁移到测试集。

该文把 1926 年前管弦乐历史录音复原写成盲逆问题，用五阶段维纳-哈默斯坦退化函数合成成对数据，训练潜空间条件流匹配模型 SAMECFM，并在无参考指标与 MOS 上报告最优，但生成质量提升伴随保真度代价。

针对野外录音中噪声与信噪比多变导致逐频谱门控易漏信号的问题，论文提出先对语谱图做二维高斯局部平均再门控的 2D-SG，并在 70 段椴鸟合成噪声与抹香鲸、斑姬鹟实录上验证去噪与信号保留的改进，代价是多出一个高斯窗超参数且低信噪比与下游任务增益待验证。

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针对神经音频编解码器量化导致水印提取跌到随机水平的问题，该文不改嵌入器而在解码前加频谱修复，并用分类器为每种编解码器选专用修复模型，在多码本残差量化编解码器上把比特准确率恢复到 98% 以上，代价是每种新编解码器都要单独训练一个专用模型且单码本极低码率下基本无效。

音乐源修复要同时解混与逆转非线性制作效果，DTT-BSR+ 用生成式 DTT-BSR 做分布拟合再用回归式 Demucs-L 做波形重建，在 MSRBench 上把八个声部的 MMSNR 全部提升并在五个声部超过 X-LANCE，但第二步会推高部分声部的 FAD 均值项。

论文把含噪观测插值的条件扩散统一为插值随机微分方程并给出指数龙格库塔求解器 iSDE-2S-κ，在去噪等五项语音恢复任务上用 10 次网络评估达到自适应 RK45 数十次评估的水平，而 κ 过大则残留噪声需要更多步数消除。

针对构音障碍语音可懂度低且隐式重构缺乏可解释性的问题，该研究选择先用共振峰对齐频谱变换显式修复元音空间再做说话人自适应合成，在中英文多库上报告 29% 到 72% 的识别错误率下降和主观可懂度近翻倍，但以说话人相似度轻微下降为代价。

针对历史音乐带限与噪声并存且修复标准主观的问题，RESTORE 用单次前向的六轨语义分解加独立高频生成实现可调修复，在合成与 78 转历史录音上以 FAD 与可控性为证据，代价是仍需两阶段对抗训练与配对仿真监督。

针对日常视频中增益失衡叠加噪声与混响的问题，SSE 用视频加文字引导的流匹配生成做重混与增强，在 DegradedMix 与 MuddyMix 上以分布与对齐指标优于 VisAH，但单真值重建指标上优势收窄且依赖预训练编解码与分离权重。

论文复活 Etter 双向自回归插值，用前后向预测残差能量最小导出线性方程组求缺口样本，并给出短缺口高阶模型和因果丢包隐藏两种扩展，在 80 毫秒内音乐缺口上与多数基线相当但弱于逐缺口 Janssen 迭代法且外插简化版更快。

论文把自适应房间均衡做成闭环可微分控制，用 7 段参量均衡加频域误差在实测时变房间脉冲响应和音乐激励下跟踪目标响应，最强证据是频域目标相对未均衡把系统距离压低约 7 成而时域误差全配置不收敛，代价是对在线房间估计质量敏感且高阶优化器单帧耗时接近帧长。

论文用暖初始化把预训练音频扩散模型的逆向过程从引导信号中途启动，以双簧管转钢琴等实验研究初始化时间与噪声比例的取舍，报告在杰卡德距离低于 0.6 且弗雷歇音频距离低于 0.7 附近存在可用工作点，代价是对人声与强打击乐等成分处理不稳定且依赖高引导强度等超参数。

该文把去噪目标改为随声场景变化的界内与界外事件，用先做声场景分类再做条件掩蔽去噪的两阶段网络，在六类场景配对数据上以可运行的 UNet 为基线对比，学习到的上下文取得最高 SI-SDR 但合成混合的统计失配仍是主要代价。

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该研究把单通道肺音去噪定义为从心音、摩擦与环境噪声叠加中恢复胸壁肺音，用可微短时傅里叶变换包裹的复数谱残差 U-Net 做端到端估计，在合成与真实混合上报告了更高的信噪比改善和更低的重建误差，但高信噪比段的失真风险与临床保真仍待单独验证。

该研究把正常听觉与电刺激听觉都写成可微模型，用同一段语音驱动两条通路并以螺旋神经节神经元包络误差为目标训练双网络刺激器，在 TIMIT 干净语音上把包络平均绝对误差从 0.6261 降到 0.0934，代价是仅用单一包络指标、干净语音和 8 kHz 以下频带且允许同时刺激。