流逝只能通过屏幕上跳动的数据和对讲机里偶尔传来的、略带疲惫的交流声来感知。 伊莎贝尔团队在林微光“理解噪声”的思路指引下，取得了一项关键突破。他们成功地将环境中的各种干扰信号——从空调低频共振到突兀的键盘敲击——进行了更精细的模式分类。算法不再试图消除它们，而是学会了“倾听”这些噪声的“情绪”。当识别到持续稳定的背景音时，它会施加一种温和的、包裹性的“基础稳定场”；当捕捉到突发性干扰时，它会瞬间微调场域参数，形成一个短暂的、更高强度的“专注屏障”，如同为使用者的注意力撑起一把无形的伞。 然而，就在他们为这个名为“环境声纹自适应”的子模块初步成功而振奋时，一个新的、更隐蔽的问题浮出水面。 “林总，伊莎博士，”一位负责信号处理的女工程师指着监测屏幕，眉头...

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