Wave-U-Net

Wave-U-Net是一种用于音频源分离的神经网络模型。它是基于U-Net架构的变种，专门设计用于从混合音频中分离出不同的音频源，例如人声和背景音乐。

Wave-U-Net的核心思想是通过学习音频信号的时域和频域特征，将混合音频分解为多个子频带，并对每个子频带进行独立的源分离。这种分解和分离的过程是通过堆叠的卷积层和反卷积层来实现的。

Wave-U-Net的网络结构包括编码器和解码器两部分。编码器负责将输入音频信号逐渐降采样，并提取出高级抽象特征。解码器则将这些特征逐渐上采样，并恢复出源音频信号。

Wave-U-Net在训练时需要使用带有源音频和混合音频的数据集进行监督学习。通过最小化源音频与网络输出之间的差异，模型可以学习到有效的源分离策略。