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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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标签

dataset performance 性能提升 混合信号 真实信号 训练数据集 说话人分离
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