TIGER（Time-frequency Interleaved Gain Extraction and Reconstruction Network）是清华大学研究团队提出的轻量级语音分离模型，通过时频交叉建模策略，结合频带切分和多尺度注意力机制，显著提升了语音分离的效果，降低了参数量和计算量。 TIGER 的核心在于创新的时频交叉建模模块（FFI），能高效整合时间和频率信息，更好地提取语音特征。模型引入多尺度选择性注意力模块（MSA）和全频/帧注意力模块（F³A），进一步优化了特征提取能力。

TIGER – 清华大学推出的轻量级语音分离模型 第1张
（图片来源网络，侵删）
TIGER – 清华大学推出的轻量级语音分离模型 第2张
（图片来源网络，侵删）