ПЕРСПЕКТИВЫ РЕШЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ И АНАЛИЗА ЗАШУМЛЁННЫХ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ КАСКАДНЫХ МОДУЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ

Аннотация

В настоящей статье рассматриваются ключевые проблемы, возникающие при распознавании и классификации акустических сигналов, записанных в условиях сильного фонового шума. Подобные задачи актуальны для множества практических применений — от интеллектуальных систем мониторинга и обнаружения полезных сигналов на фоне шума до анализа городской акустической среды. В условиях зашумлённости традиционные методы фильтрации и классификации демонстрируют ограниченную эффективность, что обусловлено искажением спектральной структуры сигнала, а также появлением ложных частотных компонент. Проведён обзор существующих подходов, включая фильтрационные методы, классические алгоритмы машинного обучения, ансамблевые модели и современные нейросетевые архитектуры. Выявлены их основные достоинства и ограничения в контексте шумоустойчивой обработки звука. Обоснована необходимость применения многоэтапного решения, сочетающего классификацию зашумлённого спектра с последующей регрессией его чистого аналога и оценкой доминирующей частоты. Предложенная архитектура включает независимые модули предварительной обработки, спектрального анализа, классификации, регрессии и частотной интерпретации. Такая модульность обеспечивает гибкость, масштабируемость и возможность адаптации под новые классы сигналов и типы шума. Работа носит постановочный характер и формирует теоретическую основу для дальнейшей практической реализации и экспериментальной верификации предложенного подхода.