文摘针对调幅(Amplitude Modulation,AM)信号易受多径效应、电磁干扰及噪声污染的问题,研究声音监测技术在中波广播信号识别中的应用。该技术通过自适应滤波与小波阈值降噪实现信号预处理,改进多模态特征提取与分段式动态时间规整算法,结合轻量化深度神经网络(Lightweight Deep Neural Network,LDNN)构建分类模型,并设计边缘计算架构优化实时监测性能。实验结果表明,该技术可准确区分正常广播信号与异常干扰,显著提升信号识别精度与定位效率,为中波广播信号监测提供可靠技术方案。
