前景強化モデルは、複雑な音響環境から特定の話者の音声を抽出する際に重要です。この研究では、異なる品質レベルのオーディオを考慮し、適切な処理戦略を採用しています。例えば、高品質のオーディオでは最小限の歪みで話者を抽出する方法が使用されます。一方、低品質のオーディオではノイズ除去が重視されます。これにより、前景強化モデルはバックエンドASRシステム向けに適した信号を生成し、自動音声認識タスクの精度向上に貢献します。