该研究采用深度学习对短时傅里叶变换领域中的单声道讲话人无关音频分离进行了相位重构实验，提出了三个基于迭代相位重构、组群延迟估计和相位差符号预测的算法，对公开的 wsj0-2mix 和 3mix 语料库进行了最先进的测试。

Nov, 2018

本文提出一种两阶段的自我监督框架，旨在实现耳机和助听器等双耳应用中的音频语音分离，该方法通过区域方式将具有细粒度空间属性的自适应信号从底噪中分离出来进行训练，并表现出远超通用监督学习的性能。

Jul, 2022

本论文研究使用端到端模型进行音乐信号源分离，在考虑所有可用信息的基础上实现对原始音频信号（包括相位部分）的源分离。结果表明，我们提出的一种基于 Wavenet 的模型和 Wave-U-Net 的性能都可以优于 DeepConvSep，一个基于谱图的深度学习模型。

Oct, 2018

本文探讨了利用深度神经网络在音乐源分离中仅依赖幅度特征与在加入相位特征后分离性能的提升，提出了一种新的神经网络结构，该结构结合了幅度和相位，实验结果表明，相比仅使用幅度特征的网络，在 DSD100 测试集上使用相位衍生特征能够有效提升音频信号的信噪比，特别地，低音乐器的分离效果因此得到了明显的提升。

Jul, 2018

本文提出了一种基于 TasNet 的多输入多输出的语音分离算法，该算法能够保留声源的空间信息，实现实时修改声学场景，并在不同声学场景中显著改善分离性能并保持位置感知。

Feb, 2020

鸡尾酒会问题是指从多个说话者的混合语音中分离或区分单个说话者变得困难的情境。本研究采用基于 Transformer 架构及其高效形式的语音分离模型，在 LibriMix 数据集上进行训练，该数据集包含多样的说话者语音。该模型能从混合音频输入中分离出两个不同的说话者源，实现了对语音分离模型计算复杂度的降低，并在性能与流行的语音分离模型之间取得了显著进展。该项目预计将为以计算效率为核心的语音分离领域的持续研究做出贡献。

Jul, 2023

这篇论文提出了一种基于音频查询的音乐源分离方法，可以通过查询信号明确地编码源信息，以及在无查询条件下生成通过潜空间插值连续输出的分离掩模。

Aug, 2019

本文提出了一种时空神经滤波器，通过方向信息的辅助作用，从具有混响的多人语音混合物中直接估计目标语音波形，以提高目标和干扰源之间的时域、频域和空域可辨识度，并设计了一种全卷积自动编码器框架用于快速和端到端的语音分离处理。

Jan, 2020

通过将生成先验训练于各个单独的源上，利用梯度下降优化方法同时在这些源特定的潜在空间中搜索，以有效地恢复各个成分来源，并且通过在飞行中优化使用频谱失真函数而非直接定义波形 GAN 生成先验可以获得良好质量的源估计，我们针对语音数字和乐器数据集的实证研究表明，与传统的与最先进的无监督基线相比，我们的方法的有效性。

May, 2020

本研究提出一种基于弱标注数据训练的源分离框架，利用 AudioSet 训练的音频事件检测系统，实现了对 527 种声音类别的分离，采用了 U-Net 结构，平均信噪比为 5.67dB。

Feb, 2020