研究人员推出了一种新的生成式语音增强框架DriftSE，该框架通过一步推理绕过了迭代采样。这种新颖的方法将去噪表述为一个平衡问题，使用学习到的“漂移场”将样本直接引导至干净语音分布。在VoiceBank-DEMAND基准上的实验表明，DriftSE在保真度和速度上均优于多步扩散模型，有可能为该领域建立新的范式。 AI
影响 建立了一种新的、更快的语音增强范式，可能改进实时音频处理应用。
排序理由 介绍一种新颖的生成式语音增强框架的学术论文。
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arXiv:2604.24199v1 Announce Type: cross Abstract: We propose Speech Enhancement based on Drifting Models (DriftSE), a novel generative framework that formulates denoising as an equilibrium problem. Rather than relying on iterative sampling, DriftSE natively achieves one-step infe…
We propose Speech Enhancement based on Drifting Models (DriftSE), a novel generative framework that formulates denoising as an equilibrium problem. Rather than relying on iterative sampling, DriftSE natively achieves one-step inference by evolving the pushforward distribution of …