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Thunder: 一种使用布朗桥进行单向反演步骤的统一回归扩散语音增强方法
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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
一种无监督的语音增强方法通过学习干净语音的先验分布和噪声模型，取得了有希望的结果。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，为未来的研究开辟了新的方向。
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关键要点
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一种无监督的语音增强方法通过学习干净语音的先验分布和噪声模型取得了有希望的结果。
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该方法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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条件评分驱动扩散模型在监督式语音增强领域取得了最先进的性能，但在泛化到未见条件时可能面临挑战。
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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，从高斯噪声中无条件生成干净语音。
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开发了一种后验采样方法，将学习的干净语音先验与噪声模型结合进行语音增强。
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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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该研究为未来的无监督语音增强研究开辟了新的方向。
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