FLOWER：面向通用语音复原的基于流的估计高斯引导方法
音频与语音处理
2025-05-06 v1 声音
摘要
我们提出 FLOWER，一种专为语音复原设计的新型条件控制方法，将高斯引导集成到生成式框架中。通过使用归一化流网络将干净语音转换为预定义的先验分布（例如，高斯分布），FLOWER 提取关键信息来引导生成模型。此引导被纳入生成网络的每个模块中，从而实现精确的复原控制。实验结果证明了 FLOWER 在提升各种通用语音复原任务性能方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2505.01750,
title = {FLOWER: Flow-Based Estimated Gaussian Guidance for General Speech Restoration},
author = {Da-Hee Yang and Jaeuk Lee and Joon-Hyuk Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01750},
year = {2025}
}