该轴向注意多尺度时频卷积网络在语音增强方面的论文有哪些具体算法？
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本文共计275个文字，预计阅读时间需要2分钟。
本篇文章介绍了ICASSP2022 DNS Challenge及AEC Challenge第一名百度的技术方案。该方案提出了一种信号处理-深度学习混合式方法（hybrid method），同时抑制回声、噪声和混响。其中，信号处理部分利用线性增强技术。
本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge和AEC Challenge第一名百度的技术方案。该方案提出了一种信号处理-深度学习混合式方法(hybrid method)，同时抑制回声、噪声和混响。其中信号处理部分利用线性回声消除算法为深度神经网络提供条件信息(conditional information)；而深度学习部分提出了一种语音密集预测网络(speech dense-prediction backbone)，其中包括麦克风接收信号和参考信号的相位编码器、多尺度时频处理和流式轴向注意力(axial attention)机制等策略。该系统在ICASSP2022年AEC和DNS挑战赛(非个性化赛道)中均排名第一，并扩展到多通道在ICASSP2022 L3DAS22 Challenge中获得第二名
论文题目：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for speech enhancement
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本篇文章介绍了ICASSP2022 DNS Challenge及AEC Challenge第一名百度的技术方案。该方案提出了一种信号处理-深度学习混合式方法（hybrid method），同时抑制回声、噪声和混响。其中，信号处理部分利用线性增强技术。
本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge和AEC Challenge第一名百度的技术方案。该方案提出了一种信号处理-深度学习混合式方法(hybrid method)，同时抑制回声、噪声和混响。其中信号处理部分利用线性回声消除算法为深度神经网络提供条件信息(conditional information)；而深度学习部分提出了一种语音密集预测网络(speech dense-prediction backbone)，其中包括麦克风接收信号和参考信号的相位编码器、多尺度时频处理和流式轴向注意力(axial attention)机制等策略。该系统在ICASSP2022年AEC和DNS挑战赛(非个性化赛道)中均排名第一，并扩展到多通道在ICASSP2022 L3DAS22 Challenge中获得第二名
论文题目：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for speech enhancement