BriefGPT - AI 论文速递
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蒙巴语音增强网络：用于单声道语音增强的蒙巴UNet
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内容提要
本文针对现有语音增强研究中的自注意力机制复杂度限制问题，提出了一种创新架构Mamba-SEUNet，将蒙巴模型与U-Net相结合，以有效建模语音信号的前向和后向依赖。同时，通过多尺度信息捕捉与跳跃连接，实验结果表明该方法在VCTK+DEMAND数据集上取得了3.59的PESQ分数，并在结合知觉对比增强技术后进一步提升至3.73，展示了其在语音增强领域的卓越表现。
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