麦克风阵列

针对漫射噪声下单目标实时提取问题，论文用最大加权似然把 NSR-ILRMA 与 RCSCME 改写为逐帧在线更新，并在静止与移动说话人仿真及真实录音中对比在线与分块批处理路线，其代价是每帧仍需矩阵求逆加速与稳定性控制且处理时间接近移位长度。

该文用理想比值掩蔽比较麦克风、波束形成器和 Ambisonics 三种域的增强，报告显示波束域语音质量最高而 Ambisonics 域更好地保留残留干扰的空间属性，且所有方法都保留目标声源定位线索，但以混响目标为期望才能保住混响。

针对不规则麦克风阵列难以得到可用 FOA 的问题，该文用常规编码加信号相关残差构成四通道接口，并用理论 FOA 教师做帧级置换不变蒸馏来优化事件与定位信息，代价是信号级重建误差反而变大。

针对助听器 10 ms 延迟与头影效应下的可转向增强问题，论文提出 FiLM 条件化的 OnlineSpatialNet 与 IPD 相位保持损失，在 8 ms 窗条件下恢复指向性并在 PESQ/ESTOI/SI-SDR 上接近 32 ms 基线，代价是仍需固定主瓣宽度与衰减上限且依赖仿真 HARTF 训练。

针对多车同时遮挡的非视距预警问题，该工作在原始 8 通道波形上做隔帧未来潜表示预测预训练，再用双向长短期记忆网络做三头微调，在 T 路口验证取得方向与计数与车型同步提升，代价是仅验证至多 2 辆车且跨场景需少样本适配。

针对可穿戴多通道录音中佩戴者自干扰过强与注册音频失配问题，论文用佩戴者抑制加目标提取加后处理三阶段流水线，在开发集上多数客观指标超过官方基线，在测试集上以可懂度下降为代价换取目标语音质量与总体质量提升。

针对两头同龄雄性幼鲸近距离身体接触时连续重叠喀哒声串难以归属的问题，论文用单通道恒 Q 变换谱加步间间隔节律做声学解交织，再用三元紧凑阵列到达时差定位投影到视频验证，在简单场景聚类误差为 0.0%、最难场景达 25.79%，并以 10 度容限实现主要发射者最高 100% 水平视觉一致，代价是垂直方向系统性偏差与近平面阵列几何盲区导致两个场景无法最终归属。

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针对平面阵下圆形方位排序在 360 度回绕处带来学习负担的问题，该工作用两个正交折叠直线排序分别训练分离网络再按方位打分二选一，在混响会议室评估中对圆形排序取得小而一致的提升，代价是需要方位估计且推理侧要维护多个网络。

针对远场多通道会议中混响噪声与重叠语音的日志难题，该工作把神经 FCASA 的高斯源方差模型推广为瘦峰广义高斯与学生 t 分布的重尾模型并统一为高斯尺度混合训练目标，在 AMI、AliMeeting 和 CHiME-6 上报告了日志错误率与 Jaccard 错误率下降，但部分形状参数会退化且跨语料直接迁移仍明显变差。

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针对麦克风间距未知、增益未校准且各通道噪声功率不同的自组织阵列，论文用确定性最大似然把语音序列与传递函数的闭式解代入似然，只留对角噪声协方差做数值优化，在 4 通道 LibriSpeech 仿真上把阵列信噪比做到 21.18/20.63 dB 而逼近已知噪声的广义特征值波束形成上限，代价是每条语音单独迭代约 2000 轮且混响下客观可懂度与音质提升有限。

针对目标与干扰在单个阵列看来同方向而波束形成失效的问题，该研究用几何约束线性解混做空间滤波、再用跨阵列非目标估计构建多通道维纳后置滤波，在三阵列混响实验中多数指标超过 NMF 与 NTF 基线，但稀疏先验强度与混响条件会带来失真与抑制的权衡。

针对可穿戴 6 自由度声音事件定位与检测中混响和噪声破坏声学空间线索的问题，该文用信噪比与混响时间辅助监督学场景嵌入并以此控制音频-运动融合门，在 6DoF SELD 数据集上把聚合误差降到 0.265、相对静态融合降低 5.69%，代价是增加 18.6K 参数和 37.4M 计算量。

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针对分布式子阵列间通信贵、难同步的问题，论文提出只在子阵列间共享非负矩阵分解变量的三种去中心化独立低秩矩阵分析，并报告基共享变体在混响与采样时间偏移下保持稳定分离的主要证据与建模代价。

针对 3 英尺胶合板表演面上接触式传声的各向异性与极小时延难题，该工作用四通道接触麦克风加短时频谱回归直接预测笔尖坐标，最强证据是 ResNet50 在全数据上平均 L1 误差 0.191 优于轻量 Transformer 的 0.225，代价是对板 orientation 与装配变化敏感且 R1/R3 误差显著升高。

针对合成到真实的域偏移，论文在合成训练中把隐表示拆成波达方向相关与干扰两路并施加互信息最小化和均匀约束，仅用仿真训练就在真实录音上把误差降到 3.22 度、准确率提到 82.76%，代价是增加了解耦分支与两项正则的训练复杂度但推理结构不变。

针对亮区固定、暗区用户移动时离散切换会掉声对比度并引起系数跳变的问题，该文把整段轨迹滤波器拼成块矩阵并在分母加相邻差分平滑项做广义瑞利商最大化，仿真报告最小声对比度最多提升约 7 dB，代价是峰值提升有限且引入平滑正则权衡。

该文研究混响加定向噪声下两人混合的多麦目标说话人提取，对比瞬时相对传递函数、已知波达方向和单通道声纹三种配准线索，随机位置上瞬时相对传递函数取得 9.2 dB 和 0.81 的分离与可懂度，同波达方向下仍保持 8.8 dB，代价是需要与目标同位置的无噪配准信号。