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内容提要
清华大学研究团队提出了轻量级语音分离模型TIGER，结合时频交叉建模和频带切分策略，显著提升了语音分离效果。新数据集EchoSet更真实地模拟了复杂声学环境，实验结果表明TIGER在性能和效率上优于现有模型。
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关键要点
- 清华大学研究团队提出了轻量级语音分离模型TIGER，结合时频交叉建模和频带切分策略，显著提升了语音分离效果。
- 新数据集EchoSet更真实地模拟了复杂声学环境，包含噪声和混响效果，提升了模型的泛化能力。
- TIGER模型在压缩94.3%参数量和95.3%计算量的同时，性能与当前最先进的模型TF-GridNet相当。
- TIGER模型采用时频交叉建模策略和频带切分，显著提升了语音分离效果。
- EchoSet数据集生成了包含20,268条训练语音、4,604条验证语音和2,650条测试语音的高保真数据集。
- 实验结果显示，TIGER在复杂声学环境中的表现优于现有模型，并在计算资源受限的场景下具有广泛的应用前景。
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