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CleanUMamba：使用通道剪枝的紧凑型Mamba网络进行语音去噪
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种名为Mamba的可扩展状态空间模型用于语音增强。基于Mamba的SEMamba系统结合信号级距离和基于度量的损失函数，在VoiceBank-DEMAND数据集上取得了3.55的PESQ分数，与感知对比拉伸技术结合后提升至3.69。
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关键要点
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研究提出了一种名为Mamba的可扩展状态空间模型用于语音增强。
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基于Mamba的回归模型用于表征语音信号。
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构建了一个名为SEMamba的语音增强系统，集成了Mamba的属性。
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SEMamba利用信号级距离和基于度量的损失函数。
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在VoiceBank-DEMAND数据集上，SEMamba获得了3.55的PESQ分数。
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与感知对比拉伸技术结合后，SEMamba的PESQ分数提升至3.69。
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