Wavesplit的学习

罗艺讲的知识：

此外还有对训练目标和训练任务上的一些探索。Wavesplit引入说话人特征进行分离。该模型首先在一个固定时间窗内计算说话人向量，然后通过聚类计算出全局向量。之后将说话人信息送入分离网络得到分离结果

先提取出额外的说话人的信息，生成一个向量，再把这个向量一起放到分离网络中。

这种方法，对于那种不是完全重叠的混合语音可能更加适合，而且更加适用于多人说话的混合语音。

原始论文：

分为两个模块：speaker stack和separation stack模块。

speaker模块可以从混合语音中映射出一组代表被记录的说话人的向量。（可以参考VoicesFilter中的声纹识别，他是有参考语音进行处理的，这里直接是进行特征聚类）

separation模块吸收上面传递下来的向量，和混合的语音信息，得到对应不同的多人的分离语音。

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