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开发有效的训练数据集以提高基于人工智能的说话人分离系统性能
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内容提要
本研究提出了一种新方法，构建包含混合信号和真实信号的训练数据集，以解决说话人分离问题。评估结果表明，在真实混音条件下，性能提升了1.65 dB，验证了现实训练集的有效性。
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关键要点
- 本研究解决了说话人分离中的问题，现有模型在真实录音环境中表现不佳。
- 问题主要由于训练数据集缺乏真实性。
- 提出了一种新颖的构建训练数据集的方法，包含混合信号及每位说话人的相应真实信号。
- 评估结果显示在真实混音条件下，性能提升1.65 dB。
- 展示了现实训练集在提升说话人分离模型性能方面的潜力。
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