Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Speech Separation

129 평가 기록 20 datasets

The task of extracting all overlapping speech sources in a given mixed speech signal refers to the Speech Separation. Speech Separation is a special scenario of source separation problem, where the focus is only on the overlapping speech signal sources and other interferences such as music or noise signals are not the main concern of the study. A recent representative Github project can be referred to ClearerVoice-Studio.

<span class="description-source">Source: A Unified Framework for Speech Separation </span>

Image credit: Speech Separation of A Target Speaker Based on Deep Neural Networks

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TF-Locoformer (L) + DM
SI-SDRi: 25.1SDRi: 25.2Number of parameters (M): 22.5
논문 코드
TF-Locoformer (M)
SI-SDRi: 18.5SDRi: 16.9Number of parameters (M): 15
논문 코드
MossFormer2 (w speed perturb)
SI-SDRi: 22.2
논문 코드
SepTDA
SI-SDRi: 23.7
논문 -
IIANet
SI-SNRi: 16.4SDRi: 16.6
논문 코드
SepReformer-L + DM
SI-SDRi: 18.4
논문 코드
SepTDA
SI-SDRi: 21.0
논문 -
IIANet
SI-SNRi: 18.3SDRi: 18.5
논문 코드
IIANet
SI-SNRi: 14.0SDRi: 15.1
논문 코드
SepTDA
SI-SDRi: 22.0
논문 -
Separate And Diffuse
SI-SDRi: 14.2
논문 -
Separate And Diffuse
SI-SDRi: 9
논문 -

데이터셋

20개

논문

라이브러리

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