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Speech Separation with Pretrained Frontend to Minimize Domain Mismatch
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内容提要
本研究提出了一种自监督的领域不变预训练前端（DIP），旨在解决语音分离模型在真实环境中因缺乏目标参考数据而导致的领域差距。DIP通过创新任务显著提升了语音分离质量，优于现有模型，具有重要应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种自监督的领域不变预训练前端（DIP），旨在解决语音分离模型在真实环境中因缺乏目标参考数据而导致的领域差距。
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DIP结合混合预测编码和混合不变编码的创新任务，有效提升了语音分离模型在真实数据上的表现。
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研究结果显示，DIP前端在语音分离质量上优于现有模型，具有重要的应用潜力。
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