<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>语音分离 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%88%86%E7%A6%BB/</link><description>Recent content in 语音分离 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Fri, 30 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%88%86%E7%A6%BB/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Efficient Streaming Audio-Visual Target Speaker Extraction for Real-World Acoustic Scenes 精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-30-falcon-realsa-streaming-avtse-solo/</link><pubDate>Fri, 30 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-30-falcon-realsa-streaming-avtse-solo/</guid><description>青海大学与清华大学（含北京脑所）团队发布 RealSSA 真实场景音视频目标说话人提取基准，并提出单遍多尺度流式分离器 Falcon：用一次编码-解码遍历覆盖四个时频尺度，替代轻量模型多轮循环调用小分离器的范式，以 0.5M 参数在四个基准上超越全部因果基线；配合零推理开销的编码空间说话人对比损失显式推开近场干扰，且可迁移到 SwiftNet、Dolphin 等其他骨干。相对最强因果基线 AV-TF-GridNet，参数省 91.9%、计算省 20.2 倍、GPU 延迟降 11.1 倍。本精读深挖单遍多尺度与多轮循环的机制差异、对比损失为何推理零开销、RealSSA 基准设计与 20.2 倍效率提升的根源。</description></item></channel></rss>