超声特征用于乐器识别：不可闻但可辨识

研究者基于 96-kSPS 多轨语料（覆盖 15 类乐器、不同演奏者、录音室与场次），比较全频、低通与仅超声输入在传统机器学习与深度学习分类器上的表现。结果显示，依赖声源的超声扩展与宽带瞬态包含乐器特异性信息，可显著提升单乐器与复音混合场景下的识别效果。该研究已提交 IEEE ICASSP 2027，论文为 5 页、3 图、3 表。