Over the past few years, deep learning-based methods have developed rapidly and become the mainstream for speech enhancement and separation, among which the supervised learning-based approaches are the most widely used ones. The supervised learning-based methods design objectives to approximate target signals either by estimating the spectral mask [1]}, [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}, [7]} or directly predicting the waveform [8]}, [9]}, [10]}, [11]}, [12]}, [13]}, [14]}.

За последние несколько лет методы, основанные на глубоком обучении, быстро развиваются и становятся основным инструментом для улучшения и разделения речи, среди которых наиболее широко используются методы, основанные на обучении с учителем. Методы, основанные на обучении с учителем, создают целевые сигналы, приближая спектральные маски [[1]], [[2]], [[3]], [[4]], [[5]], [[6]], [[7]] или прямо предсказывая форму волны [[8]], [[9]], [[10]], [[11]], [[12]], [[13]], [[14]].