SLM-SS:用“语音语言模型”重塑语音分离丨ICASSP2026
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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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新算法实现混响环境中多说话人语音分离
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新算法实现混响环境中多说话人语音分离

在复杂声学环境中实现多说话人分离是音频信号处理领域的一项重大挑战,尤其是在存在强混响和背景噪声的低信噪比条件下。澳大利亚国立大学与莫拉图瓦大学的研究团队提出了一种基于相对传递矩阵(ReTM)的创新方法,实现了多说话人在混响房间中的有效分离。…

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IEEE SLT2024 | DualSep:用于实时车载语音分离的轻量级双编码器卷积递归网络
IEEE SLT2024 | DualSep:用于实时车载语音分离的轻量级双编码器卷积递归网络

近年来,深度学习的迅猛发展推动了语音识别、语音增强和说话人识别等技术的显著进步,极大改善了人机交互体验。随着声控智能设备的不断演变,对更自然、便捷的交互方式的需求日益增加。在众多应用场景中,人车语音交互作为人机交互的一种形式,尤其受到关注。…

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