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Developing an Effective Training Dataset to Enhance the Performance of AI-based Speaker Separation Systems
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内容提要
本研究提出了一种新方法构建训练数据集，以改善说话人分离系统在真实录音环境中的表现。评估结果显示，该方法在真实混音条件下性能提升1.65 dB，验证了现实训练集对模型性能提升的潜力。
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关键要点
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本研究解决了说话人分离系统在真实录音环境中表现不佳的问题。
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现有模型的性能下降主要是由于训练数据集缺乏真实性。
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提出了一种新颖的训练数据集构建方法，包含混合信号及每位说话人的真实信号。
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评估结果显示，该方法在真实混音条件下性能提升1.65 dB。
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研究验证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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