dual-path RNN相比于conv-tasnet的改进,以及dual-path RNN的优缺点

Dual-path RNN是一种深度学习模型，用于音频分离任务，其主要优点是可以有效地分离混合音频信号中的各个音源，同时减少分离后的残余噪声。相比之下，Conv-TasNet也是用于音频分离的深度学习模型，其主要优势在于计算效率高、可拓展性强。但是其中的缺点是无法对长度不同的音频进行适应，而且分离效果有待改进。 Dual-path RNN相较于Conv-TasNet的改进在于其可以处理长度不同的输入切片，并且采用双向循环神经网络结构来提高音源分离的准确率。缺点是其计算速度比较慢，同时它的训练时间也更长。