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她在权志龙的耳机里注入了一段经过算法处理的、强化了中频的萨克斯参考音色，"
这是目标音色的声学指纹，帮助你的听觉系统在噪声中锁定类似模式。
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更精彩的合作发生在寻找第三位民谣歌手时。
这位歌手竟混在一群传统合唱团中，在市场中央齐唱民歌。
权志龙面临的是经典的"
鸡尾酒会问题"
——如何从多个人声中分离出目标声音。
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教授，这简直是地狱难度！
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林知夏的界面已被数十个跳动的声源标识淹没。
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挑战极大。
目标声源与干扰源声学特征高度相似。
尝试使用盲源分离算法，但需要你的协助。
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她指导权志龙，"
请持续哼唱你记忆中这位歌手的代表曲调，为算法提供目标声纹的锚点。
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权志龙闭上眼睛，轻声哼唱起来。
林知夏的算法实时分析着他的哼唱频率特征，以此为模板，在嘈杂的合唱中锁定相似模式。
屏幕上，代表不同歌手的声纹曲线如DNA链般交织，但其中一条逐渐被算法高亮标出。
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目标锁定，3点钟方向，距离25米。
声纹匹配度78%。
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然而，就在权志龙即将成功时，意外发生：现场用于播放背景和弦的音响系统因过载发出一声刺耳啸叫后彻底瘫痪。
录制中断，工作人员乱作一团。
导演急得满头大汗，直播信号却仍未切断，数百万观众正实时观看。
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教授，靠你了！
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权志龙看向林知夏，眼神充满信任与挑战，"
用你的算法生成点基础和弦铺底，随便什么都行！
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林知夏深吸一口气。
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