真实场景性能更一致
用无监督预训练加混合训练，桥接仿真与真实场景的鸿沟，让增强模型在野外录音上不掉链子。
Hao, Xiang · 谢磊
Neural Networks 2023
无监督预训练直接从野外噪声数据中学习，摆脱对配对干净语音的依赖，缓解仿真与真实数据的失配。
仅需少量仿真配对数据与大量噪声数据进行混合训练，即可优化预训练模型，达到甚至超过监督方法。
在实验中超越其他最先进的监督与无监督方法，证明混合训练策略的有效性。