新しい手法として、音声表現の分離においてさらなる改善を図るために、以下のアプローチが考えられます。
Attention Mechanisms: 注意機構を導入して、モデルが重要な音声特徴に焦点を当てることができるようにします。これにより、不要な情報を排除し、音声表現の分離をより効果的に行うことが可能となります。
Graph Neural Networks (GNN): グラフニューラルネットワークを使用して、音声データの複雑な関係性をモデル化し、より効率的な表現学習を実現します。これにより、音声表現の分離においてより高度なパフォーマンスが期待されます。
Adversarial Training: 敵対的学習を導入して、モデルがよりリアルな音声表現を生成できるように訓練します。これにより、音声変換の品質を向上させることができます。