语音分离与说话人提取教程合集：深度学习应用指南

资源摘要信息:"此仓库提供了一站式的资源，涵盖了语音分离和说话人提取领域的最新进展，包括教程、数据集、论文、代码以及工具，对于研究人员和开发者具有重要的参考价值。 首先，关于语音分离和说话人提取的教程，资源提供了关于李鸿-在2020年关于语音分离的讲解，以及伊洛关于端到端神经源分离的研究进展。伊曼纽尔·文森特和牧野昌司分别在2018年对音频源分离和语音增强、音频源分离进行了深入研究，这些讲解和论文为语音处理领域提供了坚实的理论基础。 其次，仓库中包含了丰富的数据集，为研究者提供了实验所需的资源。数据集包括WSJ0、WSJ0-2mix、WSJ0-2mix-extr等，覆盖了多类型、多场景的语音信号。WHAM＆WHAMR、LibriMix、LibriCSS、SparseLibriMix、VCTK-2Mix等数据集为研究者提供了多通道、多人对话等复杂场景的语音分离和提取实验。CHIME5和CHIME6挑战赛数据集则为研究者提供了实际环境中多人对话的语音信号，以及Microsoft DNS挑战、AVSpeech和LRW等数据集，覆盖了语音识别、语音增强等多种应用背景。这些数据集不仅包含了原始的音频信号，还可能包括标注信息，如说话人身份、转录文本等，为研究提供了便利。 对于研究人员来说，此仓库还提供了丰富的学术论文资源。这些论文从理论和实践的角度，对于语音分离、说话人提取等技术进行了全面的探讨。通过阅读这些论文，研究者可以了解到该领域的最新研究动态和技术趋势。 此外，仓库还提供了一些实用的工具，如MATLAB等。这些工具可以帮助研究者快速实现语音信号的处理和分析，提高研究效率。通过使用这些工具，研究者可以更加专注于算法和模型的设计，而不是重复实现基础功能。 最后，仓库的名称为“Tutorial_Separation-master”，这表明仓库中的内容是经过精心组织和筛选的，覆盖了语音分离和说话人提取的各个方面。邀请公众提出要求，表明了仓库维护者的开放态度和对社区的贡献意愿，鼓励更多人参与到这一领域的研究中来。 综上所述，这个仓库对于语音分离和说话人提取领域的研究者来说是一个宝贵的资源库，不仅包含了丰富的学习资料和数据集，还提供了深入的理论研究和实践工具，是深入探索该领域不可多得的参考资料。"