Progressi nella Separazione del Parlato: Tecniche, Sfide e Tendenze Future
Advances in Speech Separation: Techniques, Challenges, and Future Trends
August 14, 2025
Autori: Kai Li, Guo Chen, Wendi Sang, Yi Luo, Zhuo Chen, Shuai Wang, Shulin He, Zhong-Qiu Wang, Andong Li, Zhiyong Wu, Xiaolin Hu
cs.AI
Abstract
Il campo della separazione del parlato, che affronta il "problema del cocktail party", ha registrato progressi rivoluzionari grazie alle reti neurali profonde (DNN). La separazione del parlato migliora la chiarezza in ambienti acustici complessi e funge da pre-elaborazione cruciale per il riconoscimento vocale e il riconoscimento del parlante. Tuttavia, la letteratura attuale si concentra in modo ristretto su architetture specifiche o approcci isolati, creando una comprensione frammentata. Questa rassegna colma questa lacuna fornendo un esame sistematico delle tecniche di separazione del parlato basate su DNN. Il nostro lavoro si distingue per: (I) Prospettiva completa: Esaminiamo sistematicamente i paradigmi di apprendimento, gli scenari di separazione con parlanti noti/sconosciuti, l'analisi comparativa di framework supervisionati/auto-supervisionati/non supervisionati e i componenti architetturali dagli encoder alle strategie di stima. (II) Tempestività: La copertura degli sviluppi all'avanguardia garantisce l'accesso alle innovazioni e ai benchmark più recenti. (III) Approfondimenti unici: Oltre alla sintesi, valutiamo le traiettorie tecnologiche, identifichiamo modelli emergenti e evidenziamo direzioni promettenti, tra cui framework robusti rispetto al dominio, architetture efficienti, integrazione multimodale e nuovi paradigmi auto-supervisionati. (IV) Valutazione equa: Forniamo valutazioni quantitative su dataset standard, rivelando le vere capacità e limitazioni dei diversi metodi. Questa rassegna completa funge da riferimento accessibile sia per ricercatori esperti che per i nuovi arrivati che navigano nel complesso panorama della separazione del parlato.
English
The field of speech separation, addressing the "cocktail party problem", has
seen revolutionary advances with DNNs. Speech separation enhances clarity in
complex acoustic environments and serves as crucial pre-processing for speech
recognition and speaker recognition. However, current literature focuses
narrowly on specific architectures or isolated approaches, creating fragmented
understanding. This survey addresses this gap by providing systematic
examination of DNN-based speech separation techniques. Our work differentiates
itself through: (I) Comprehensive perspective: We systematically investigate
learning paradigms, separation scenarios with known/unknown speakers,
comparative analysis of supervised/self-supervised/unsupervised frameworks, and
architectural components from encoders to estimation strategies. (II)
Timeliness: Coverage of cutting-edge developments ensures access to current
innovations and benchmarks. (III) Unique insights: Beyond summarization, we
evaluate technological trajectories, identify emerging patterns, and highlight
promising directions including domain-robust frameworks, efficient
architectures, multimodal integration, and novel self-supervised paradigms.
(IV) Fair evaluation: We provide quantitative evaluations on standard datasets,
revealing true capabilities and limitations of different methods. This
comprehensive survey serves as an accessible reference for experienced
researchers and newcomers navigating speech separation's complex landscape.