在高混响的情况下,混合模型即使在时频(time-frequency, TF)域中也具有卷积特性。基于时频域中的卷积模型,提出了盲源分离的联合优化问题,并通过交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的交替优化框架解决了优化问题。
利用深度非线性编码以及改进的注意力机制,可以更有效的分离信源,等到每个说话人的清晰语音。