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All-Neural Beamformer for Continuous Speech Separation., , , , , , und . ICASSP, Seite 6032-6036. IEEE, (2022)On Loss Functions and Recurrency Training for GAN-Based Speech Enhancement Systems., , , , , , , und . INTERSPEECH, Seite 3266-3270. ISCA, (2020)Multi-channel Multi-frame ADL-MVDR for Target Speech Separation., , , , , , und . CoRR, (2020)An End-To-End Non-Intrusive Model for Subjective and Objective Real-World Speech Assessment Using a Multi-Task Framework., , , und . ICASSP, Seite 316-320. IEEE, (2021)Objective Comparison of Speech Enhancement Algorithms with Hearing Loss Simulation., , und . ICASSP, Seite 6845-6849. IEEE, (2019)ConferencingSpeech 2022 Challenge: Non-intrusive Objective Speech Quality Assessment (NISQA) Challenge for Online Conferencing Applications., , , , , , , , , und 3 andere Autor(en). INTERSPEECH, Seite 3308-3312. ISCA, (2022)Investigation on the Band Importance of Phase-aware Speech Enhancement., , und . INTERSPEECH, Seite 4651-4655. ISCA, (2022)Investigation of Phase Distortion on Perceived Speech Quality for Hearing-Impaired Listeners., , und . INTERSPEECH, Seite 2512-2516. ISCA, (2020)ADL-MVDR: All Deep Learning MVDR Beamformer for Target Speech Separation., , , , , und . ICASSP, Seite 6089-6093. IEEE, (2021)Listener Preference on the Local Criterion for Ideal Binary-Masked Speech., und . INTERSPEECH, Seite 1383-1387. ISCA, (2019)