Brno 대학과 존스 홉킨스 대학 연구진은 USE-DDP를 제안했다. 이는 실제 소음이 있는 녹음만을 학습하고 짝지어진 데이터를 본 적이 없어도 말과 소음을 깔끔하게 분리할 수 있는 이중 스트림 인코더-디코더 구조이다. 이 논문은 비지도 학습을 위한 데이터 정의된 사전(Unsupervised Speech Enhancement using Data-defined Priors, USE-DDP)을 제안한다. USE-DDP는 노이즈가 있는 입력을 두 개의 waveforms으로 분리한다 – 추정된 깨끗한 음성과 잔류음. 이 논문은 또한 진행된 실험 결과를 제시한다.

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