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摘要

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音源分离作为信号处理领域的关键技术，旨在从混合音频信号中提取目标音源并重

构其独立波形。随着人工智能技术的快速发展，该技术在语音增强、音乐分离的等应用

场景中已取得显著进展。然而，该领域仍存在诸多待解难题：目前基于深度学习的音源

分离方法通常使用单一的时域特征或频域特征来构建网络，不可避免地导致特征信息损

失。另一方面，尽管有研究者使用时频域混合处理的方法，但由于引入较为复杂的网络

结构导致模型规模十分庞大，计算开