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语音分离的进展：技术、挑战和未来趋势
发表
由 
Kai Li 提交
Kai Li 提交作者: Kai Li, Guo Chen, Wendi Sang, Yi Luo, Zhuo Chen, Shuai Wang, Shulin He, Zhong-Qiu Wang, Andong Li, Zhiyong Wu, Xiaolin Hu
Kai Li, Guo Chen, Wendi Sang, Yi Luo, Zhuo Chen, Shuai Wang, Shulin He, Zhong-Qiu Wang, Andong Li, Zhiyong Wu, Xiaolin Hu摘要
语音分离领域，旨在解决“鸡尾酒会问题”，随着深度神经网络（DNN）的应用取得了革命性进展。语音分离增强了复杂声学环境下的清晰度，并作为语音识别和说话人识别的关键预处理步骤。然而，现有文献狭隘地专注于特定架构或孤立方法，导致理解碎片化。本调查通过系统性地审视基于 DNN 的语音分离技术来弥补这一空白。我们的工作通过以下方式脱颖而出：(I) 全面视角：我们系统地研究了学习范式、已知/未知说话人的分离场景、有监督/自监督/无监督框架的比较分析，以及从编码器到估计策略的架构组件。(II) 及时性：覆盖前沿发展，确保获取当前创新和基准。(III) 独特见解：除了总结之外，我们还评估了技术发展轨迹，识别了新兴模式，并强调了有前景的方向，包括领域鲁棒框架、高效架构、多模态集成和新型自监督范式。(IV) 公平评估：我们对标准数据集进行了定量评估，揭示了不同方法的真实能力和局限性。这项全面的调查为经验丰富的研究人员和语音分离复杂领域的新手提供了便捷的参考。
我们刚刚发布了《语音分离进展：技术、挑战与未来趋势》——这是一篇系统性综述，旨在解决这个快速发展领域中碎片化的现状。
🔍 我们取得了什么成就：• 全面覆盖：系统性综述了2016-2025年所有基于深度学习的语音分离技术
• 完整学习范式：从监督学习到自监督学习和无监督学习框架
• 公平基准测试：在标准数据集（WSJ0-2Mix, WHAM!, LibriMix）上进行严格的定量评估，采用统一的实验框架
• 前沿洞察：最新的技术路线图，包括LLM（大型语言模型）解决方案、扩散模型和多模态集成等新兴方法
📊 主要贡献：
分析了69+个模型并进行了性能比较
识别了有前景的研究方向
对技术发展轨迹进行了批判性评估
开源工具包总结（Asteroid, SpeechBrain, WeSep）
🙏 特别感谢 @Guo Chen 和 @Wendi Sang 在组织方法论方面提供的宝贵帮助，以及所有共同作者在整个项目中的关键指导。
🌐 社区资源：
📄 论文：https://arxiv.org/pdf/2508.10830
🔗 交互式网站：https://cslikai.cn/Speech-Separation-Paper-Tutorial
💻 GitHub仓库：https://github.com/JusperLee/Speech-Separation-Paper-Tutorial
这项工作旨在为新手提供易于理解的参考，也为经验丰富的研究人员在复杂的语音分离领域中提供全面的指南。