Abstract-Vi tar upp samtalsoberoende monaural högtalarseparation från perspektiven av djupinlärning och beräkningsscenanalys (CASA). Specifikt, vi sönderdela multi-högtalare separation uppgift i stadierna av samtidig gruppering och sekventiell gruppering. Samtidig gruppering utförs först i varje tidsram genom att separera spektra av olika högtalare med en permutation-invariantly utbildad neurala nätverk. I det andra steget grupperas ram-nivå separerade spektra sekventiellt till olika högtalare av ett klusternätverk. Den föreslagna djupa CASA-metoden optimerar ram-nivå separation och högtalarspårning i sin tur, och ger utmärkta resultat för båda målen. Experimentella resultat i databasen WSJ0-2mix visar att det nya tillvägagångssättet uppnår de senaste resultaten med en blygsam modellstorlek. Index Terms-monaural talseparation, högtalarseparation, beräkningsscenanalys, djup CASA.
REF föreslår att både PIT och klusterering används över ramnivåerna för högtalarspårning.
Divide and Conquer: A Deep CASA Approach to Talker-Independent Monaural Speaker Separation
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}