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Article summary:
1. 近期深度学习语音分离研究表明，基于时间域的方法优于传统的时频域方法。
2. 传统的循环神经网络（RNN）在建模极长序列时存在优化困难，而一维卷积神经网络（1-D CNN）在接收字段小于序列长度时无法进行话语级别的序列建模。
3. 文章提出了双路径循环神经网络（DPRNN），通过将长序列输入分割成较小块并迭代地应用内部和外部块操作，使得输入长度可以与原始序列长度的平方根成比例。实验证明，在时间域音频分离网络中使用DPRNN替换1-D CNN并进行样本级建模，可以实现WSJ0-2mix数据集上新的最佳性能，且模型规模比之前最佳系统小20倍。
Article analysis:
在对这篇文章进行批判性分析时，可以指出以下几点问题：
1. 潜在偏见及其来源：文章声称提出了一种新的深度学习方法来处理长序列数据，但没有提及其他已有的方法或研究成果。这可能表明作者存在对现有研究的偏见，试图将他们的方法塑造为唯一有效的解决方案。
2. 片面报道：文章强调了他们提出的方法在WSJ0-2mix数据集上取得了新的最优性能，但没有提及其他数据集或实验结果。这种片面报道可能导致读者对该方法在不同情境下的适用性产生误解。
3. 无根据的主张：文章声称他们的模型比之前最佳系统小20倍，但没有提供详细的比较数据或实验证据来支持这一主张。缺乏具体数据支持使得读者难以评估该主张的可信度。
4. 缺失考虑点：文章未讨论他们提出的方法可能存在的局限性或适用范围。例如，在处理非语音信号或特定噪声环境下是否仍然有效等方面缺乏探讨。
5. 缺失证据：除了在WSJ0-2mix数据集上取得新高外，文章未提供其他实验证据来证明其方法相对于现有技术的优势。缺乏多样化和全面性的实验证据可能影响读者对该方法真实效果的理解。
6. 未探索反驳：文章未涉及任何潜在批评或反驳观点，也没有讨论其他研究人员可能会对其方法提出哪些质疑。这种缺乏反思和讨论可能使得读者无法全面理解该方法在学术界中所处位置。
总体而言，这篇文章存在着信息不足、片面宣传、缺乏客观评价和深入探讨等问题，需要更多细致和全面地分析才能确保其科学价值和可靠性。