1 TasNet总体架构

TasNet的全程是Time-domain Audio Separation Network，它是一个可以end-to-end去train的一个网络。整个网络可以认为由三个部分组成，分别是Encoder，Separator和Decoder。Encoder相当于是一个Fourier Transformer，可以吃未经处理过的mixed audio原始声音信号，然后吐出一个特征维度为512维的特征向量。Separator会吃这个特征向量，然后吐出两个mask，这两个mask再作用到encoder吐出的feature map上，得到两个separated feature map。最后还有一个decoder，decoder吃这两个feature map。吐出separated audio。
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2 Encoder和Decoder

TasNet的Encoder和Decoder都是linear transformer，可以看成是两个矩阵。Encoder的输入是一个非常短的声音讯号，只有16个samples，可以看作16维的向量，吐出的是一个512维的向量，Decoder的输入是一个512维的向量，吐出的是一个16维的向量。我们可能会很直觉的认为Encoder里的线性变换和Decoder里的线性变换应该是inverse的，但实际情况是，做了这样的限制之后，模型的效果并不好。对于Encoder而言，如果这个Encoder就是Fourier Transformer的话，那它的输出应该都是正的。但是做了这样的限制，效果也不好。

所以，就是不用做这些限制，直接train就行。
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3 Separator

这个Separator是很多层dilated convolution的堆叠。它吃的是Encoder的输出，会把这个输出经过多个dilation不断成倍增长的dilated convolution。最后对得到的结果做一个transform和sigmoid得到两个mask。这个sigmoid可以不加，mask 1和mask 2中对应位置的元素之和也不需要是1。
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实际情况下，这个dilated convolution是有很多层的，最后一层的dilation=128，也就是说有8层( $2^7=128$ )。然后，这个过程一般会重复3次，这个repeat的次数是可以调整的超参数。这么做的目的就是，当Separator在输出某个mask值的时候，看过足够长的语音信号。比如下图的这种结构，模型单个mask值的输出会考虑1.53s长度的语音。由于用到的cnn太多了，其中还用到了Depthwise Separable Convolution的技术来轻量化模型。
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在最初的时候，其实Separator用的是LSTM，但是为什么变成了CNN呢？原因就是训练的时候，我们都是从句子的开头开始放进LSTM去train的，这样一来LSTM就没法适应一句话从中间截断送进来的情况，也就是说LSTM很傲娇，刚开始看到的不是句子的开头，就坏掉了。而CNN是time invariant的，它无所谓句子的开头在哪里。从下图中不难看出，总体的表现也是CNN更好。
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4 TasNet回顾

我们再来回顾一下TasNet的整个架构。如下图所示，图中用的是一个真实的例子画出来的图像，红色和蓝色分别代表不同的speaker，可见TasNet学到的mask可以很好地把两个speaker的声音给分开来。对了，TasNet在train的时候要用上篇中提到的PIT的技巧。
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最后再来看一下TasNet的效果究竟如何。下图是Wavesplit这篇文章中对不同方法在WSJ0-2mix上结果的对比。不难看出TasNet比Deep Clustering要好很多。但是，在实际情况下，Deep Clustering的泛化能力会比TasNet要好。比如WSJ0-2mix是一个英文的数据集，TasNet在这个数据集上train了之后，给它说中文，它就搞不懂，但是Deep Clustering在这个数据集上train了之后可以把中文给Seperate了。这也是比较奇怪的地方。
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5 More

上一篇，以及这篇讲的只是Speech Separation中的沧海一粟，还有很多的东西可以讲，这里再稍微拓展一下。

5.1 Unknown number of speakers

当我们不知道输入的信号中有多少speakers的时候，Deep Clustering也许还可以尝试一下调整一下cluster的个数，但TasNet就真的失效了。那当我们不知道speaker的个数的时候，该咋办？下图提供了一种思路，就是我们train一个network，这个network每次只分离出一个人的声音，然后不断循环下去，同时这个network还要神奇地知道我分到什么时候的时候，声音中就剩下2个speakers了，它就可以停了。
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5.2 Multiple microphones

当我们有多个麦克风的时候该怎么办？其实我们现在使用的大部分设备都是多个麦克风的，用传统的做法的话，有一些处理的技巧，但是用deep learning的话，就直接多输入硬train一发就结束了。
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5.3 Visual information

在视频当中，我们还可以用到图像的信息。Google有给出过这样面的一个Demo，可见 Looking to Listen: Audio-Visual Speech Separation。大致的思想是在训练的时候加入了人脸的信息，这样的做法，就可以用PIT的训练方式了。这里不做太多的介绍。
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