SEAL：加性重建与专家路由的语音分离方法

Shao-Chun Hu 等作者提交论文预印本，提出语音分离方法 SEAL（Sparse Expert routing with Additive Latent reconstruction），针对紧致时频分离器的掩码缩放与共享单元算力浪费问题。 在重建上，SEAL 采用局部混合幅度约束的零和加性残差，使分量相互抵消处估计值仍可非零，同时各分量之和仍等于混合信号。在路由上，由声学证据与步间证据构造的查询将每个 token 分配给六个残差专家之一，并以范数上限防止步间线索压过明确的声学证据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。