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Application of Multi-Choice Learning in Efficient Speech Separation for Multiple Speakers
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内容提要
本研究提出了一种多选择学习（MCL）框架，旨在解决监督学习中语音分离模型的排列问题。实验结果表明，MCL在计算效率上优于传统的排列不变训练（PIT），且性能相当，为处理可变数量说话者的语音分离提供了新的思路。
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关键要点
- 本研究提出了一种多选择学习（MCL）框架，旨在解决监督学习中语音分离模型的排列问题。
- MCL在计算效率上优于传统的排列不变训练（PIT），且性能相当。
- MCL为处理可变数量说话者的语音分离提供了新的思路。
- 研究表明，MCL可以在无监督环境下进行语音分离。
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