SLM-SS:用“语音语言模型”重塑语音分离丨ICASSP2026
基于神经网络的方法使语音分离技术取得显著进步,在信号层面的指标上表现更佳。然而,这些方法往往难以在分离信号中保持语音可懂度,这会对语音识别等下游任务的性能产生负面影响。本文提出SLM-SS方法,通过将语音语言模型应用于语音分离,旨在提升分离…
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基于神经网络的方法使语音分离技术取得显著进步,在信号层面的指标上表现更佳。然而,这些方法往往难以在分离信号中保持语音可懂度,这会对语音识别等下游任务的性能产生负面影响。本文提出SLM-SS方法,通过将语音语言模型应用于语音分离,旨在提升分离…
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来源丨AI音频时代 AI似乎已经无处不在,而我们身处的内容产业,AI内容生成技术也像极了即将到来的暴风骤雨,但无论是否还要继续坚持,我们都应该去了解这里面发生了什么。而多年来,视频生成和音频生成一直像两个陌生人,分别待在不同的制造车间里。当…
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