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基于扩散的语音增强与带权的生成 - 监督学习损失
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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
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。
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关键要点
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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。
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这些方法在泛化到未见条件时可能面临挑战。
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提出了一种无监督的语音增强方法，利用扩散模型的生成能力。
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在训练阶段，使用评分驱动扩散模型学习干净语音的先验分布。
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通过将干净语音先验与噪声模型结合进行后验采样。
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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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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。
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该方法与变分自编码器和基于扩散的监督方法相比，取得了有希望的结果。
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为未来的无监督语音增强研究开辟了新的方向。
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