Tidlp是一种基于深度学习的语音增强技术，其原理主要包括以下几个方面：
声音分离：Tidlp使用深度学习模型对混合语音进行分离，将不同说话者的声音分离出来。
声音增强：Tidlp使用深度学习模型对分离后的语音进行增强，去除噪声和回声等干扰，提高语音质量。
语音重构：Tidlp使用深度学习模型对增强后的语音进行重构，使其更加清晰、自然。
实时性：Tidlp使用轻量级的深度学习模型，能够在实时性要求较高的场景下进行语音增强。
总之，Tidlp的原理是通过深度学习模型对混合语音进行分离、增强和重构，从而提高语音质量和清晰度。