Leveraging Local and Global Knowledge Integration with Time-Frequency Calibrated Distillation for Speech Enhancement
利用局部和全局知识整合与时间频率校准蒸馏进行语音增强
机构 * School of Computer Science, Nanjing Audit University（南京审计大学计算机科学学院） ； School of Communication Engineering, Nanjing Institute of Technology（南京工程技术学院通信工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院） ； Cardiff University（卡迪夫大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） ； CHI – the Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，技术大学医院） ； GLAM – the Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐组，伦敦帝国理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车）
AI总结 本文提出了一种融合框架，通过时间频率校准知识蒸馏提升语音增强性能，结合局部信息聚焦与全局知识流通，改进了低复杂度学生模型的表现。
Comments submitted to IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems
