本文介绍了多种目标说话人提取算法的研究进展，包括SpeakerBeam、DiffSpEx和LLM-TSE等。研究表明，结合时间域、空间特征和说话人嵌入的方法显著提高了提取效果，尤其在WSJ0-2mix数据集上表现优异，推动了语音分离和识别技术的发展。

本文介绍了多种基于视觉和自我学习的目标说话人提取方法，提出了VCSE和LLM-TSE模型，结合文本和声学线索显著提高了提取性能。此外，研究探讨了上下文感知的自动语音识别系统和音频-文本交叉模态表示提取器，均在多个数据集上取得了优异结果。

该文综述多项音频与语音AI研究，包括LLM-TSE将文本线索用于目标说话人提取、声音引导图像编辑、SoundFilter声音分离、流利语音编辑、语言模型声音事件检测、EditSpeech语音编辑、VoiceLDM文本到音频生成、SAMLM混合编码处理、CoEdIT文本编辑及Foley声音生成系统。

DiffSpEx是一种基于分数的生成建模的目标说话人提取方法，使用ECAPA-TDNN目标说话人嵌入，并交替将分数函数调整到SDE时间嵌入和目标说话人嵌入上。它在WSJ0-2mix数据集上展示了潜力，实现了12.9 dB的SI-SDR和3.56的NISQA得分。预训练的DiffSpEx模型微调到特定说话人能进一步提高性能，实现了目标说话人提取中的个性化。