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自我监督学的模型已被发现对诸如自动语音识别，说话者识别等的任务非常有效。但是，它们在言语增强系统中的效用尚未牢固确立，也许有些误解。在本文中，我们将使用SSL表示在具有挑战性的条件下用于增强单渠道语音的用途，并确定它们对增强任务的影响。我们的约束是围绕实时的实时语音增强设计的 - 模型是因果关系，并且计算足迹很小。此外，我们专注于低SNR条件，在这种情况下，这种模型难以提供良好的性能。索引术语：语音增强，WAV2VEC2，GCRN，预训练，知识蒸馏，调理
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