BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-19T00:00:00Z 基于扩散的语音增强与带权的生成 - 监督学习损失 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种无监督的语音增强方法，利用评分驱动扩散模型的生成能力，结合噪声模型和干净语音先验进行后验采样。该方法在泛化到未见条件时具有优势，为未来的无监督语音增强研究开辟了新的方向。 🏷️ 标签 后验采样 噪声模型 干净语音先验 无监督语音增强 评分驱动扩散模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
