扩展图像生成文献中的扩散模型框架以适应语音增强任务，通过探究扩散模型的设计方面，如神经网络预处理、训练损失权重、随机微分方程和反向过程中注入的随机性量，证明了先前的扩散模型语音增强系统的性能并非归因于干净和嘈杂信号之间的渐进转化，并表明适当的预处理、训练损失权重、随机微分方程和采样器选择可以在感知度度量方面优于流行的扩散模型语音增强系统，并减少约四分之一的计算成本。

Dec, 2023

本文旨在探究扩散模型用于语音识别的潜在性，提出了以预训练的语音特征为条件的扩散模型 TransFusion，并通过 LibriSpeech 语音识别基准测试展示了与现有高性能反差模型可比的性能。同时，我们提出了有效采样和译码多项式扩散模型的新技术。

Oct, 2022

最近，条件评分驱动扩散模型在监督式语音增强领域引起了显著关注，取得了最先进的性能。然而，这些方法在泛化到未见条件时可能面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了一种在无监督方式下操作、利用扩散模型的生成能力的替代方法。具体而言，训练阶段，在短时傅里叶变换（STFT）领域中使用评分驱动扩散模型学习了干净语音的先验分布，使其能够从高斯噪声中无条件地生成干净语音。然后，我们开发了一种通过将学习的干净语音先验与噪声模型结合起来进行语音增强的后验采样方法。噪声参数通过迭代的期望最大化（EM）方法与干净语音估计同时学习。据我们所知，这是第一个探索基于扩散的生成模型用于无监督语音增强的工作，与最近的变分自编码器（VAE）无监督方法和最先进的基于扩散的监督方法相比，取得了有希望的结果。因此，它为未来的无监督语音增强研究开辟了新的方向。

Sep, 2023

通过引入参考模型以作为测试条件困难性的代理，本研究提出了一个泛化性能评估框架，旨在准确评估具有嘈杂和混响特性的语音增强系统。通过在多个语音、噪声和 BRIR 数据库之间进行交叉验证，准确估计了泛化间隙，发现对于 FFNN、Conv-TasNet、DCCRN 和 MANNER 等模型而言，匹配语音条件下的性能最好，而在不匹配条件下，性能明显下降，甚至不如基于 FFNN 的系统。

Sep, 2023

通过两阶段训练方法，我们解决了扩散模型在语音增强中的潜在问题，实现了与基准模型相当的性能，缩短了推理过程时间，并显著优于扩散基线模型。

Sep, 2023

通过在扩散模型中引入两个辨别器（扩散辨别器和频谱图辨别器），我们提出了一种音频合成模型，其在各项评估指标中均优于 FastSpeech2 和 DiffGAN-TTS，并通过结构相似性指数、梅尔倒谱失真、F0 均方根误差、短时客观可懂性、语音质量感知评估和主观平均意见得分等客观和主观度量对该模型进行了评估。

Aug, 2023

基于扩散模型的音频修复算法在语音增强和音乐修复任务中表现出色，既具有可解释性又具有出色的音质性能。

Feb, 2024

通过引入均方误差损失（MSE）来改善扩散训练目标，度量在逆向过程迭代中预测的增强语音与真实干净语音之间的差异，提出了一种增强语音的方法，实验证明其有效性。

Sep, 2023

在这项研究中，我们提出了一种新的文本到语音系统，Bridge-TTS，通过将已建立的基于扩散的 TTS 方法中的嘈杂高斯先验替换为干净的确定性先验，以实现对目标的强结构信息的首次替代。

Dec, 2023

本文提出利用去噪技术提升分类器性能的方法，通过在正向扩散过程中（从数据到噪音）训练分类器并引入去噪样本，与传统单纯训练噪声样本的扩散分类器相比，达到了更好的泛化性能和视觉效果，并描述了一种半监督框架的基于扩散模型的训练方法及实验结果。

Jun, 2023