TIGER：高效语音分离的时间-频率交错增益提取与重建
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了语音分离领域在低延迟语音处理系统中需要提升效率的问题。提出的TIGER模型通过时间-频率交错的方式，显著减少了参数和计算成本，同时介绍了新的EchoSet数据集，以更真实地评估模型在复杂声学环境中的表现。实验结果表明，TIGER能在减少94.3%参数和95.3%计算量的情况下，超越现有最佳模型，展示了其在实际应用中的巨大潜力。
本研究提出TIGER模型，通过时间-频率交错提升低延迟语音处理效率。TIGER大幅减少参数和计算成本，并使用新数据集EchoSet评估复杂声学环境下的表现。实验表明，TIGER在减少94.3%参数和95.3%计算量的情况下，性能优于现有最佳模型，具有巨大应用潜力。
