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基于注意力的移动声源场景下的多通道语音增强
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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
本文研究了基于注意力的空间滤波技术，包括线性和非线性方法，以提高多通道语音增强算法在实际场景中的性能。实验结果表明，这些方法在静态和动态声音环境中均表现出鲁棒性，并优于传统的空间滤波方法。
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关键要点
- 当前的多通道语音增强算法假设声源是固定的，限制了其在实际场景中的性能。
- 本文聚焦于为动态环境设计的基于注意力的空间滤波技术。
- 研究了线性和非线性注意力方法在估计时变空间协方差矩阵中的应用。
- 探讨了通过注意力方法直接估计空间滤波器，而无需明确估计空间统计数据。
- 使用 WSJ0 中的干净语音片段模拟混响环境中移动发声者的语音信号生成实验数据集。
- 评估结果表明，基于注意力的方法在静态和动态声音环境中表现出鲁棒性，优于传统的空间滤波方法。
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