In this paper, we follow the principles of SUPERB [1]} and further investigate SSL for speech enhancement and separation. We aim to 1) Compare existing SSL models for speech enhancement and separation tasks. 2) Figure out the desired representation properties and proper pretraining setups for both tasks. We hope our study could cast light on the future design of SSL frameworks for speech enhancement and separation.

В этой работе мы придерживаемся принципов SUPERB [1] и дополнительно исследуем SSL для улучшения звука и разделения речи. Мы ставим следующие цели: 1) Сравнить существующие модели SSL для задач улучшения звука и разделения речи. 2) Выяснить необходимые свойства представления и правильные настройки предварительного обучения для обеих задач. Мы надеемся, что наше исследование прольет свет на будущее проектирование фреймворков SSL для улучшения звука и разделения речи.