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uSee: 条件扩散模型下的统一语音增强与编辑
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种无监督的语音增强方法，利用评分驱动扩散模型的生成能力，结合噪声模型进行后验采样。该方法相比最近的变分自编码器（VAE）无监督方法和最先进的基于扩散的监督方法，取得了有希望的结果。
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关键要点
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该研究提出了一种无监督的语音增强方法，利用评分驱动扩散模型的生成能力。
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该方法结合噪声模型进行后验采样，解决了泛化到未见条件的问题。
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在训练阶段，使用评分驱动扩散模型学习干净语音的先验分布。
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通过将学习的干净语音先验与噪声模型结合，开发了语音增强的后验采样方法。
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噪声参数通过迭代的期望最大化方法与干净语音估计同时学习。
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这是第一个探索基于扩散的生成模型用于无监督语音增强的工作。
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该方法相比于变分自编码器（VAE）无监督方法和基于扩散的监督方法，取得了有希望的结果。
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为未来的无监督语音增强研究开辟了新的方向。
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