Коллеги, предлагаю на обсуждение идею, не встречавшуюся мне в публикациях.

Вместо привычного спектрального анализа — метод, основанный на раздельной оценке энергии положительной и отрицательной полуволны звукового сигнала в скользящем временном окне.

Суть метода:
— Делим сигнал на небольшие окна (например, 10 мс);
— В каждом окне считаем отдельно сумму квадратов отсчётов выше и ниже нуля;
— Получаем два временных графика — энергию верхней и нижней полуволны.

Интерпретация:
— Преобладание положительной полуволны: звук совершает «полезную работу»;
— Равновесие: колебания без накопления энергии;
— Преобладание нижней — возможная противофаза.

Применения:
— Сегментация речи / шумов
— Анализ ударных звуков
— Биомиметическое моделирование слуха
— Алгоритмы сжатия
— Профиль «акустической активности»

Метод реализован в Python за 50 строк. Возможно применение на Raspberry Pi.
Уточнение: Я не имею опыта запуска кода, сам алгоритм придумал интуитивно. Надеюсь на поддержку тех, кто сможет реализовать и протестировать идею. Время генерации рабочего прототипа ИИ — менее минуты.

Если интересно — выложу графики и код.