人类能在复杂的多人说话环境中轻易地分离干扰声音，选择性聆听感兴趣的主讲人说话。但这对机器却不容易，如何构建一个能够媲美人类听觉系统的自动化系统颇具挑战性。本文将详细解读ICASSP2023本届会议收录的单通道语音分离模型Mossformer论文，以及如何基于开发者自有数据进行该模型的调优训练。▏语音分离模型能做什么？由于麦克风采集的音频信号中除了主说话人之外，通常还包括噪声、其他人说话的声音、混响等干扰。语音分离的目标即是把独立的目标语音信号从混合的音频信号中分离出来。其应用范围不仅包括听力假体、移动通信、鲁棒的自动语音以及说话人识别等，最近也被广泛应用在各个语音方向的机器学习场景中。根据干扰
