语音分离技术进展：方法、挑战与未来趋势
声音
2025-08-15 v1 音频与语音处理
摘要
语音分离领域旨于解决“鸡尾酒问题”，近年来随着深度神经网络（DNN）的出现实现了飞速发展。语音分离技术能够在复杂声学环境中提升语音清晰度，同时作为语音识别和说话人识别的关键预处理步骤。然而，当前文献仅聚焦于特定网络结构或孤立方法，导致理解碎片化。本综述填补了这一空白，通过系统性考察DNN-based语音分离技术实现了全面解析。我们的工作区别于前人主要体现在：(I) 全面视角：系统性探讨学习范式、已知/未知说话人的分离场景、监督/自监督/无监督框架的比较分析，以及从编码器到估计策略的网络结构组件；(II) 时效性：覆盖前沿进展，确保获取当前创新成果和基准测试；(III) 独特洞见：超越简单归纳，我们评估技术发展轨迹、识别新兴模式，并突出包括域鲁棒框架、高效网络结构、多模态集成以及新型自监督范式等前景方向；(IV) 公平评估：在标准数据集上提供量化评估，揭示不同方法的真实能力与局限。该全面综述为经验丰富的研究者和新手提供了易于理解的参考，帮助其导航语音分离复杂的技术格局。
引用
@article{arxiv.2508.10830,
title = {Advances in Speech Separation: Techniques, Challenges, and Future Trends},
author = {Kai Li and Guo Chen and Wendi Sang and Yi Luo and Zhuo Chen and Shuai Wang and Shulin He and Zhong-Qiu Wang and Andong Li and Zhiyong Wu and Xiaolin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10830},
year = {2025}
}
备注
34 pages, 10 figures