本研究探讨了CEEMDAN算法在音频源分离中的有效性，指出其在分离混合信号方面存在局限性。尽管CEEMDAN能改善语音质量，但对不同语音信号的分离效果仍不理想。

本文介绍了一种基于预训练变分自编码器的扩散模型训练技术，应用于音频源分离和音乐生成。该方法在音频-视觉分离任务中表现优异，能够生成高质量音轨，并有效实现多轨音频中的音源分离，具有广泛应用潜力。

本文介绍了音频源分离模型的研究进展，包括DnR数据集更新、基于心理声学的频率划分和对抗训练的音乐源分离算法。研究表明，多语言数据训练提升了模型的泛化能力，新提出的GASS模型在音频源分离任务中表现优异，尤其在语音和音乐分离方面具有竞争力。

该研究提出了一种语言查询音频源分离（LASS）任务，利用LASS-Net神经网络从音频混合物中分离目标源。实验结果表明，LASS-Net在性能和泛化能力上优于基线方法，显示出其在实际应用中的潜力。此外，研究还利用大型语言模型改善了音频与文本的对齐，提升了多种任务的性能。