本文提出了使用弱标签来训练源分离系统的目标函数和网络架构，使用声音事件分类器评估分离器的性能，并在城市环境中使用合成混合事件数据库对算法的性能进行了基准测试。

Nov, 2019

本研究提出了一种基于 Transformer 的声音事件检测系统，采用三组件流水线的整体解决方案来训练一个统一的音频源分离器，该方法使用仅仅少量的弱标记训练数据即可实现多类型音频的分离，并能在零样本情况下学习将音频源进行分离。

Dec, 2021

本文提出了一种共分离训练范式，可以从未标记的多源视频中学习对象级别的声音，通过新颖的训练目标，训练出深度神经网络的分离音频对于外观相似的对象具有一致性可识别的特性，从而在音频源分离和降噪方面获得了最先进的结果。

Apr, 2019

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

本文介绍了一种利用神经网络结合自我监督从自然视频学习进行视觉目标分割和音源分离的模型，通过学习来自然视频实现对于神经网络中不同分区域分配不同概念的语义类别，从而实现了音视频训练后的独立声音源分离和图像分割。与基准测试相比，实验证明这种去耦合模型在语义分割和声音源分离任务上表现优异。

Apr, 2019

通过使用深度多实例多标签学习框架来解耦音频频率按照每个视觉对象映射到个人视觉对象，即使没有独立观察 / 听到这些对象，从而学习从未标记的视频中的音频可分离对象模型，然后利用视觉背景在新视频中执行音频源分离。

Apr, 2018

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

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

通过在训练期间无需访问单一源声音数据而对多源音频混合进行有条件的声音分离是一个长期存在的挑战。本文提出了一个能够改进现有无监督框架以在目标模态（即音频）中使用条件模态（即语言）中的易于分离的相应信号分离单源信号的通用双模分离框架。我们的实验证明，如果我们可以访问两个模态之间（即 CLAP）的预训练联合嵌入模型，这是可以实现的。另外，我们还在两个基本场景中将我们的框架纳入进行了改进，通过减小训练样本和测试样本之间的分布差异，我们的方法显著提高了纯无监督基准的性能，并且在信噪比（SDR）方面可以实现 71％的提升，达到了有监督学习性能的 97.5％。我们还展示了通过我们提出的弱监督框架扩充有监督学习本身，可以进一步提高性能，使其成为强大的半监督音频分离框架。

Apr, 2024

本文提出了一种无监督的基于模型的深度学习方法，用于音频源分离，该方法通过参数化源过滤器模型对每个源进行建模，并使用神经网络以基本频率估计源模型的参数来重构观察到的混合音频信号，实验证明该方法具有较高的数据效率和好的分离效果。

Jan, 2022