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复杂语音频谱图的深度学习综述

Created by
  • Haebom

作者

谢玉英、谭正华

大纲

本文全面回顾了基于深度学习的复杂声谱图处理的最新进展。文中涵盖了复杂声谱图的介绍、基于复数和实值神经网络的处理方法、训练策略和损失函数、关键应用（相位恢复、语音增强、说话人分离）及其与生成模型的相关性。本文旨在为语音信号处理和深度学习领域的研究人员和从业人员提供实用信息。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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本书系统地整理了利用深度学习进行复杂频谱图处理的最新技术，使读者能够了解研究趋势。
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广泛涵盖基于复杂实值神经网络的处理方法、训练策略和应用领域，从而增进对相关研究的理解。
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为语音信号处理领域的研究人员提供有用的信息和指导。
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Limitations：
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可能缺乏对具体算法或实现细节的深入分析。
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特定研究领域的最新趋势和具体应用案例可能有限。
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由于本文的范围很广，因此对每一种详细技术进行完整的描述可能很困难。
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