Talseparation är uppgiften att skilja måltal från bakgrundsstörning. Traditionellt studeras talseparation som ett signalbehandlingsproblem. En nyare metod formulerar talseparation som ett övervakat inlärningsproblem, där de diskriminerande mönstren för tal, talare och bakgrundsbuller lärs av utbildningsdata. Under det senaste årtiondet har många övervakade separationsalgoritmer lagts fram. Särskilt den senaste tidens introduktion av djupinlärning till övervakad talseparation har dramatiskt påskyndat framstegen och ökat separationsprestandan. Detta dokument ger en omfattande översikt över forskningen om djupinlärning baserad övervakad talseparation under de senaste åren. Vi introducerar först bakgrunden till talseparation och formuleringen av övervakad separation. Sedan diskuterar vi tre huvudkomponenter i övervakad separation: inlärningsmaskiner, träningsmål och akustiska funktioner. En stor del av översikten handlar om separationsalgoritmer där vi granskar monaurala metoder, inklusive talförstärkning (speech-nonspeech separation), högtalarseparation (multitalker separation), och taldeverberation, samt multimikrofon tekniker. Den viktiga frågan om generalisering, unik för övervakat lärande, diskuteras. Denna översikt ger ett historiskt perspektiv på hur framsteg görs. Dessutom diskuterar vi ett antal konceptuella frågor, inklusive vad som utgör målkällan.
En utmärkt undersökning av djupt lärande baserade källseparationsmetoder tillhandahölls av REF.
Supervised Speech Separation Based on Deep Learning: An Overview
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}