声器，必须靠这些声音重新学会一门新语言。
「原来嘉怡从小到大，每天都要体验这种生活。」
刘登然默默想著，心头猛地一揪。
很快，列车的轰鸣被自动压缩到背景层，站台广播的混响被消除，人群的脚步声形成规律的底噪网格。
而那些细微的、远距离的、有意义的声音，则被算法优先提取，转化为强化的神经编码信号。
可声源太多了！
尽管拼命辨别，还有AI系统进行预处理，可他还是分不清哪些是重要信息。
最后好不容易找到姚嘉怡的声音，但最终的复述准确率，仅有41%。
背景噪音每上升10分贝，准确率就会大幅下降。
是听觉过载了！
魏高暗道。
当超过人类正常处理能力的信息涌入大脑时，注意力系统会陷入混乱。
就像同时打开50个电视频道，每个都清晰可辨，但大脑根本无法聚焦。
这第一版设备的空间映射能力还是太差了，在计算声源方向和距离方面的表现力不足。
随后，他又让姚嘉怡走到300米的既定位置，进行上限测试。
这一次的效果更差！
魏高并未表现出失望，反而若有所思地说：「300米已经接近理论极限了，空气吸收、环境噪声、气流扰动，这些因素叠加起来，对高频声音的衰减非常严重。」
他转身看向材料分析组的工程师：「小赵，调出材料样品的频响曲线图。」
投影屏幕上立刻显示出一张复杂的坐标图，横轴是频率，纵轴是增益。
魏高用雷射笔指著曲线的高频段说道：「在3kHz以上，增益下降明显，到了6kHz几乎衰减了15dB，而人声中的齿音、擦音等高频成分，恰好集中在4kHz到8kHz这个范围。
「所以在300米距离上，听到的声音会显得闷，就像隔著一堵墙说话。」一名声学工程师接话道。
魏高点点头：「孟杰那边的材料还有优化空间，不过现阶段，我们可以先在算法层面做补偿。」
他看向AI算法组的负责人：「老王，能不能通过深度学习，建立一个高频补偿模型？
用低频和中频的信息，反推出被衰减的高频成分。」
被称作老王的中年工程师回道：「理论上可行，但需要大量的训练数据，我们得录制不同距离、不同环境下的语音样本，至少要几千组。」
魏高毫不犹豫，果断决定：「那
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