يمكن أن يكون تحديد أنماط الصوت في القنوات منحازًا بسهولة بسبب الميكروفونات المعطلة، التي تؤدي انحرافاتها غير الطبيعية في القنوات إلى تدهور أداء طرق تحويل فورييه المتقطع التقليدية وطرق الاستشعار الضاغط. لمعالجة هذه القضية، يقترح هذا البحث طريقة اكتشاف متكاملة بايزية ذات فجوات صفية (RBID) لتحديد مواقع الميكروفونات المعطلة وأنماط القنوات في نفس الوقت. في الإطار المقترح، يتم نمذجة الانحرافات غير الطبيعية في القنوات ومعاملات الأنماط بشكل مشترك تحت سابقة هرمية ذات فجوات صفية متعددة اللقطات، ويتم استنتاج تقديراتها اللاحقة ضمن إطار بايزي. بعد ذلك، يتم تحديد مواقع الميكروفونات المعطلة تلقائيًا من الانحرافات غير الطبيعية المقدرة، وبعدها يتم إجراء تحديد باستخدام طريقة الاستشعار الضاغط البايزي في المرحلة الثانية باستخدام القنوات السليمة المتبقية. تُظهر المحاكاة العددية أنه عندما لا يتجاوز عدد الميكروفونات المعطلة 10%، تحقق الطريقة المقترحة دقة في الكشف عن الأعطال تزيد عن 90% وأخطاء في اتساع الأنماط السائدة تقل عن 1 ديسيبل. تظهر التجارب على ضاغط محوري بمرحلة 1.5 أن الخطأ في اتساع الأنماط السائدة بعد استبعاد القنوات المعطلة المكتشفة يبلغ حوالي 0.5 ديسيبل. تعد الطريقة المقترحة فعالة لتحديد أنماط القنوات تحت نسبة صغيرة نسبيًا من الميكروفونات المعطلة الدائمة أو شبه الدائمة، مع تقليل الحاجة إلى ضبط معايير التراجع لكل حالة على حدة.
درس وانغ وآخرون (السبت) هذه المسألة.