本研究综述了深度学习在复杂语音谱图分析中的应用，介绍了复杂谱图特征、深度神经网络架构，以及训练策略和损失函数，展示了在相位恢复、语音增强和分离等方面的显著进展。

本研究提出了一种新型双路径框架BSP-MPNet，结合自监督特征与幅度-相位信息，针对现有语音增强技术的不足，在多种噪声条件下表现优于现有方法，为自监督语音增强研究提供了新方向。

本研究提出了一种低功耗流式语音增强加速器，通过模型压缩和硬件优化，模型大小减少93.9%，实时推理功耗仅为8.08毫瓦，显著提升了效率和可用性。

本研究提出了一种跨模态知识迁移学习框架（CMKT），有效整合语言知识与语音增强模型，实验结果表明其在多种条件下表现优异。

本研究提出了一种结合双向门控递归单元（BGRU）与Transformer模型的新方法，以改善嘈杂环境中的语音增强效果。实验结果表明，该方法在降噪和语音质量提升方面显著优于传统技术。

本研究提出了名为AnyEnhance的统一生成模型，专注于语音增强的多任务处理。通过提示指导和自我批评机制，该模型显著提高了语音和歌声的增强效果，超越了现有技术。

本研究提出了一项新挑战，利用零样本文本转语音系统增强个性化语音数据，以解决收集高质量个性化数据的隐私和技术难题。研究者将评估零样本TTS生成的数据质量对个性化语音增强模型性能的影响。

本研究提出Kolmogorov-Arnold网络（KAN）用于高保真语音增强，实验结果表明其在提升语音质量方面表现优异，且对模型规模和运算量影响较小，显示出KAN的潜力。

本研究提出了一种新方法，通过同步视频中的上下文信息来改善语音增强，尤其在遮挡或远摄环境下表现优越。实验结果表明，该方法在多个数据集上超越了现有技术。

本研究提出了SlowFast框架，旨在解决深度学习语音增强在低延迟下的计算挑战，降低计算成本70%，实现60微秒的算法延迟。

研究提出了一种名为Mamba的可扩展状态空间模型用于语音增强。基于Mamba的SEMamba系统结合信号级距离和基于度量的损失函数，在VoiceBank-DEMAND数据集上取得了3.55的PESQ分数，与感知对比拉伸技术结合后提升至3.69。

研究显示，Wave-U-Net 结构在语音增强中表现优异，特别是在时域建模方面。在 VCTK 数据集测试中，该方法提升了多个指标。简化的隐藏层结构更适合语音增强，并为语音识别预处理提供了新方向。

提出了音频-视觉去混响框架AdVerb，利用视觉线索估计清晰音频，通过跨模态变换器架构生成理想比例掩码，应用于混响音频以预测清晰音频。该方法在语音增强、语音识别和说话人验证三个任务上相对改进范围为18%-82%。在AVSpeech数据集上也取得了满意的RT60误差得分。

一种无监督的语音增强方法通过学习干净语音的先验分布和噪声模型，取得了有希望的结果。这是第一个探索基于扩散的生成模型用于无监督语音增强的工作，为未来的研究开辟了新的方向。