Feb, 2018

MaD TwinNet：双网络的掩蔽去噪结构，用于单声道声源分离

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TL;DR本研究基于 MaD 框架增强了 Twin Networks 以学习音乐片段的长期时间模式和结构，将其应用于单声道歌声分离，相比于先前最优结果，信噪比 (SDR) 和信干比 (SIR) 分别提高了 0.37dB 和 0.23dB。
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发现论文，激发创造
  • 联合优化掩码和深度循环神经网络进行单声源分离

    该研究探索了使用掩蔽函数和深度递归神经网络进行单声道源分离任务（包括单声道语音分离，单声道歌唱声分离和语音去噪）的联合优化。与现有模型相比，我们的方法在评估数据集中的任务中表现良好，并实现了较大的音频性能提升。

    Feb, 2015

  • 使用跳过 - 滤波连接和循环推理时间频率掩模的单声道歌声分离

    该论文提出了一种基于深度学习的歌声分离方法，学习和优化了源依赖性遮罩，不需要使用后处理步骤，并引入了循环推断算法、稀疏变换步骤和学习去噪滤波器，同时也提高了单声道歌声分离的性能。

    Nov, 2017

  • 基于生成对抗网络的歌声分离技术 SVSGAN

    本文利用生成对抗网络（GAN）和时频掩模函数提出了一种新的人声分离框架，通过在对抗训练过程中进行混合谱分布和清洁谱分布之间的近似来进行分离，利用监督学习初始化参数并利用无监督学习进行优化，实验结果表明该框架可以提高音频分离效果。

    Oct, 2017

  • TasNet: 用于实时单声道语音分离的时域音频分离网络

    本文针对多说话人环境下的鲁棒语音处理，提出了使用时域音频分离网络 (TasNet) 直接对信号进行建模，通过编码器输出估计源掩码、并经过解码器进行合成的方法，该方法适用于实时应用，并能在低功耗情况下完成语音分离任务，是当前最先进的语音分离算法之一。

    Nov, 2017

  • 一种无需掩码的神经网络用于单声道语音增强

    提出了一种新的简单直接的网络架构 MFNet 用于语音增强，它的映射方法优于掩模方法，可用于强噪声环境下的优化解决，并在 2020 年 DNS 挑战测试无混响水平上表现为最先进的映射模型。

    Jun, 2023

  • 实时低延迟音乐源分离使用混合的谱图 - TasNet

    通过借鉴 Hybrid Demucs 架构，本文提出了混合谱图时域音频分离网络（HS-TasNet），结合了频谱和波形域的优势，为实时低延迟的音乐应用展现了高效分离的潜力。

    Feb, 2024

  • 时域音视频语音分离

    本文介绍了一种新的时间域音视图架构，用于从单声道混合物中提取目标说话人，实验结果表明，相比于仅有声音的 TasNet 和频域音 - 视网络，我们的方法在两个和三个说话人的情况下分别可以提供 3dB + 和 4dB + 的信噪比改进。

    Apr, 2019

  • 应用于歌声分离的对抗半监督音频源分离技术

    本文介绍了一种新的音乐源分离算法，使用对抗训练让分离器的输出更加真实，并取得了对于歌声分离的较好效果。

    Oct, 2017

  • VoiceFilter: 基于说话人条件的频谱掩码的定向语音分离

    本文提出一个新颖的系统用于从多人信号中分离目标说话者的声音，并通过两个神经网络来训练：说话人识别网络和谱掩蔽网络。该系统可明显降低多人信号上的语音识别错误率，并在单人信号上最小限度地降低错误率。

    Oct, 2018

  • 训练学习的潜在目标，进行两步声源分离

    本文提出了一种基于深度神经网络的源分离的两阶段训练方案，第一步学习将信号转换为使掩蔽分离性能最优的潜在空间，第二步训练在学习空间中操作的分离模块，并使用了一个可缩放失真比的 SI-SDR 损失函数来证明优化效果。通过各种声音分离实验，该方法可以比联合学习变换和分离模块的系统获得更好的表现。

    Oct, 2019