Avanços na Separação de Fala: Técnicas, Desafios e Tendências Futuras

Advances in Speech Separation: Techniques, Challenges, and Future Trends

August 14, 2025

Autores: 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

Resumo

O campo da separação de fala, que aborda o "problema do coquetel", tem testemunhado avanços revolucionários com o uso de Redes Neurais Profundas (DNNs). A separação de fala melhora a clareza em ambientes acústicos complexos e serve como um pré-processamento crucial para o reconhecimento de fala e o reconhecimento de locutores. No entanto, a literatura atual foca de maneira restrita em arquiteturas específicas ou abordagens isoladas, criando uma compreensão fragmentada. Esta pesquisa aborda essa lacuna ao fornecer um exame sistemático das técnicas de separação de fala baseadas em DNNs. Nosso trabalho se diferencia por: (I) Perspectiva abrangente: Investigamos sistematicamente paradigmas de aprendizagem, cenários de separação com locutores conhecidos/desconhecidos, análise comparativa de frameworks supervisionados/autossupervisionados/não supervisionados e componentes arquitetônicos, desde codificadores até estratégias de estimação. (II) Atualidade: A cobertura dos desenvolvimentos de ponta garante acesso às inovações e benchmarks mais recentes. (III) Insights únicos: Além da sumarização, avaliamos trajetórias tecnológicas, identificamos padrões emergentes e destacamos direções promissoras, incluindo frameworks robustos a domínios, arquiteturas eficientes, integração multimodal e novos paradigmas autossupervisionados. (IV) Avaliação justa: Fornecemos avaliações quantitativas em conjuntos de dados padrão, revelando as verdadeiras capacidades e limitações de diferentes métodos. Esta pesquisa abrangente serve como uma referência acessível para pesquisadores experientes e recém-chegados que navegam pelo cenário complexo da separação de fala.

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.