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Time-Frequency Attention Cache Memory Model for Real-Time Speech Separation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种时频注意力缓存记忆（TFACM）模型，旨在解决因果语音分离模型在历史信息保留方面的不足。实验结果表明，TFACM在复杂性和可训练参数上具有显著优势，其性能与SOTA TF-GridNet-Causal模型相当。
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关键要点
- 本研究提出了一种时频注意力缓存记忆（TFACM）模型。
- TFACM模型旨在解决因果语音分离模型在保留历史信息方面的不足。
- 该模型通过注意力机制和缓存记忆有效捕捉时空关系。
- 实验结果表明，TFACM在复杂性和可训练参数上具有显著优势。
- TFACM的性能与SOTA TF-GridNet-Causal模型相当。
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