LauraGPT 백본 기반의 목표 화자 추출(TSE)을 위한 자기회귀 디코더 전용 언어 모델인 LauraTSE를 제안합니다. 혼합 음성과 참조 음성의 연속 표현을 입력으로 받아 목표 음성의 이산 코덱 표현의 처음 몇 레이어를 생성하는 소규모 자기회귀 디코더 전용 언어 모델을 사용합니다. 또한, 단일 단계 인코더 전용 언어 모델은 혼합 정보와 참조 정보를 모두 사용하여 예측된 코덱 임베딩의 합을 재구성합니다. 제안된 방법은 기존의 생성 및 판별적 TSE 모델에 비해 우수하거나 비슷한 성능을 달성합니다. LauraTSE는 자기회귀 디코더 전용 언어 모델을 백본으로 활용하는 최초의 단일 작업 TSE 모델입니다.
