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확산 모델은 생성 음성 향상을 위한 강력한 모델로 입증되었습니다. 최근 SGMSE+ 접근법에서는 훈련이 확산 과정에 대한 확률적 미분 방정식을 포함하며, 깨끗한 음성 신호에 점진적으로 가우시안 및 환경 소음을 추가합니다. 음성 향상 성능은 환경 소음 및 가우시안 소음을 추가할 때 평균과 분산의 변화를 제어하는 확률적 미분 방정식의 선택에 따라 달라집니다. 본 연구에서는 분산의 크기가 음성 향상 성능에 중요한 변수임을 강조하고, 소음 감쇠와 음성 왜곡 사이의 균형을 조절하는 방법을 보여줍니다. 보다 구체적으로, 더 큰 분산이 소음 감쇠를 증가시키고 추정 생성에 필요한 함수 평가 수를 줄여 계산 부담을 줄일 수 있음을 보여줍니다.
Lay et al. (Sun,)이 이 질문을 연구했습니다.
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