TTS论文阅读第12页

【论文阅读笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities

ZhouT,RuanS,HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2023,104:102167.这篇文献综述重点探讨了在磁共振成像（MRI）用于脑肿瘤分割时面临的一项主要挑战：部分MRI模态的缺失（本文将范围

cskywit·2024-01-06 09:27

【论文阅读笔记】Multi-Modal Learning With Missing Modality via Shared-Specific Feature Modelling

WangH,ChenY,MaC,etal.Multi-ModalLearningWithMissingModalityviaShared-SpecificFeatureModelling[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2023:15878-15887.【论文概述】本文的核心思想

cskywit·2024-01-06 09:27

【论文阅读笔记】医学多模态新数据集-Large-scale Long-tailed Disease Diagnosis on Radiology Images

这是复旦大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP

cskywit·2024-01-06 09:24

Nerf论文阅读笔记：Neus：Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction

前言：本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记，包括对论文以及其代码的思考内容。公众号：AI知识物语B站讲解：出门吃三碗饭摘要摘要本文的总目标是实现从2D图片到3D模型的高保真重建（使用神经渲染方法）。2020年Niemeyer等人提出的DVR和2020年Yariv等人提出的IDR是现存的神经表面重建（neuralsurfacereconstruction）方法，但他们都依赖前景遮罩（foreg

出门吃三碗饭·2024-01-06 05:27

用于查询性能预测的计划结构深度神经网络模型--大数据计算基础大作业

用于查询性能预测的计划结构深度神经网络模型论文阅读和复现24.【X=1.1】在关系数据库查询优化领域，对查询时间的估计准确性直接决定了查询优化结果，进而影响到数据库整体的查询效率。

旅僧·2024-01-05 23:29

我的知识观2 什么才是聪明

人工智能如何看起来不智障，分成了三个技术门槛：1ASR我识别出了你说的话；2NLP我正确地理解了你的意图；3TTS我正确地执行了任务。这一套技术应用构成了AI人工智能基础。

怀山2018·2024-01-05 22:28

CAVER: Cross-Modal View-Mixed Transformer for Bi-Modal Salient Object Detection

目录一、论文阅读笔记：1、摘要：2、主要贡献点：3、方法：3.1网络的总体框架图：3.2Transformer-basedInformationPropagationPath(TIPP)3.3Intra-Modal

一只懒洋洋·2024-01-05 21:08

【论文阅读笔记】Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields

目录概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的正则化实现细节实验限制总结：附录退火膨胀采样背景颜色paper：https://arxiv.org/abs/2111.12077code：https://github.com/google-research/multinerfproject：https://jonbarron.info/mipnerf

LuH1124·2024-01-05 16:37

【论文阅读笔记】DreamFace: Progressive Generation of Animatable 3D Faces under Text Guidance

目录目标方法几何生成CoarsegeometryGeometrydetailcurving头发纹理生成训练纹理diffusion两阶段双流外观优化基于物理的纹理生成动画生成实验结果实现细节MoreResults限制链接projecthttps://sites.google.com/view/dreamfacepaperhttps://arxiv.org/abs/2304.03117videohtt

LuH1124·2024-01-05 16:37

【论文阅读笔记】NeRF in the Dark: High Dynamic Range View Synthesis from Noisy Raw Images

LuH1124·2024-01-05 16:37

【论文阅读笔记】Stable View Synthesis 和 Enhanced Stable View Synthesis

目录StableViewSynthesis摘要引言EnhancedStableViewSynthesis从Mip-NeRF360的对比实验中找到的两篇文献，使用了卷积神经网络进行渲染和新视角合成，特此记录一下ToDoStableViewSynthesispaper：https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=4739365752692277249&n

LuH1124·2024-01-05 16:04

2024 年最值得推荐的几款小众软件（三）：哪些文字转语音软件让眼前一亮，音视频直播软件推荐!

TTSMaker(又称马克配

代号灵昱·2024-01-05 15:28

Android 10.0 内置google tts语音包功能实现

1.前言在10.0的产品开发中，在gms的相关项目对于文字转语音包功能不是内置功能，需要自己下载google的tts语音包，然后内置，在设置googletts语音包apk作为默认的tts语音引擎功能，接下来分析实现这个功能

安卓兼职framework应用工程师·2024-01-05 10:06

Typescript---webpack和Babel的使用 03

初始化项目进入项目根目录，执行命令npminit-y主要作用：创建package.json文件下载构建工具npmi-Dwebpackwebpack-cliwebpack-dev-servertypescriptts-loade

渣渣龙_拽得很·2024-01-05 09:48

论文阅读：A Rotation-Translation-Decoupled Solution for Robust and Efficient VI Initialization

前言这是一篇发表在CVPR2023上的文章，ARotation-Translation-DecoupledSolutionforRobustandEfficientVisual-InertialInitialization，深蓝学院还有作者对这项工作的介绍：VIO初始化探究：旋转平移解耦的高效鲁棒初始化-深蓝学院-专注人工智能与自动驾驶的学习平台https://www.shenlanxueyuan

独孤西·2024-01-05 07:13

论文阅读：Stereo Visual-Inertial Odometry With Online Initialization and Extrinsic Self-Calibration

前言StereoVisual-InertialOdometryWithOnlineInitializationandExtrinsicSelf-Calibration这篇论文是2023年TIM上的一篇文章，主要是针对双目视觉惯性里程计的初始化问题，实现了一个除了估计IMU偏置，速度，重力，IMU-相机外参和平移比例因子的初始值等参数，同时还可以估计外参的初始化系统。一、问题背景视觉和IMU互补。不

独孤西·2024-01-05 07:43

[Python系列] 文字转语音

什么是TTSTTS是Text-to-Speech的缩写，中文称为“文本到语音”。它是一种将书面文本转换为自然听起来的语音的技术。TTS技术广泛应用于各种场景，如智能助手、语音合成、电子阅读器等。

Edward.W·2024-01-05 07:55

设置Label的行间距

NSMutableAttributedString*)atrString:(NSString*)text{//创建NSMutableAttributedString实例，并将text传入NSMutableAttributedString*attStr

Sheffi66·2024-01-05 04:20

【论文阅读】swin transformer阅读笔记

在vit以后证明了transformer在视觉任务中的一系列表现videoswintransformer在视频上很好的效果swinMLP自监督掩码自监督效果很炸裂swintransformer成了视觉领域一个绕不开的baseline题目层级式移动窗口层级式的特征提取，特征有多尺度的概念MRSA微软亚洲研究院viT只是做了分类的任务，这个可以适用于很多视觉任务通过一种移动窗口的方式去学习，大大降低了

小松不菜·2024-01-04 23:22

【论文阅读】Forecasting at scale

Forecastingatscale一、前言二、背景1、数据集2、现有模型三、prophet模型1、模型概述2、趋势部分2.1、非线性模型2.2线性模型2.3自动变点选择2.4趋势预测的不确定性3、周期项4、节假日事件项5、模型拟合6、分析闭环建模三、预测自动评估1、使用基线预测2、模型预测精度3、模拟历史预测4、识别大的预测误差四、结束语一、前言该文章是fbprophet提出时对应的官方论文，同

qq_38142901·2024-01-04 22:00

1- forecasting at scale论文阅读

目录1.什么是时间序列2.什么是时间序列预测3.时间序列预测的范式4.时间序列的专有名词介绍5.时间序列评估1.什么是时间序列按时间先后顺序出现的有序序列2.什么是时间序列预测点预测：预测未来的某一个时间点，它的值到底是多少，例如明天的收盘股价、最高温度等。区间预测：明天的温度范围，例如-8~4°，落在这个范围的概率是多少时间序列预测，不仅可预测，还要可定量预测。例如股票，你除了告诉我明天股票会涨

赵孝正·2024-01-04 22:28

【源创会广州站内容回顾】中文文本转语音开源引擎EKHO

演讲资料下载：http://www.eguidedog.net/files/Ekho_TTS_v2.pdf大家好！我是黄冠能。

weixin_33939380·2024-01-04 20:45

专业课病例学习

我们称之为“buttshot”。3.确定疾病的严重程度。动物是否有症状或无症状？狗能小便吗？如果存在梗阻，这就是一个急诊病例，需要立即处理。以下是一些关于梗阻病例的处理步骤。a.假设

李坤_九期强化班·2024-01-04 17:09

欲望都市_英文版S3E5

305NoIfs,AndsorButtsOnereasonwhypeoplestillriskthepossiblehorrorofafirstdate,isthepossiblemagicofthegoodnightkissatthefrontdoor.Ihadagreattime.Sodidl.Theworldslowsdownforasecondassomepeopletakethathop

Chloe王·2024-01-04 16:53

ResNet论文阅读和简单实现

论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfDeepResidualLearningforImageRecognition本模块主要是阅读论文，会做简单的翻译（至少满足我自己能看明白）。Introduction由上图可见，在20层和56层的网络上训练的训练误差和测试误差的变化，可以看到层数加深不一定能带来性能上的提升，甚至更糟了。这就引出了文章的疑问（有些和直觉相

Karen_Yu_·2024-01-04 16:08

前端实现单元测试(代码版)

Jest使用下载npminstall--save-devjestts-jestts-node@jest/globals@types/jest在nodejs中支持tsts执行报错npxts-jestconfig

清羽_ls·2024-01-04 14:06

论文阅读：通过时空生成卷积网络合成动态模式(重点论文)

原文链接githubcode介绍视频视频序列包含丰富的动态模式，例如在时域中表现出平稳性的动态纹理模式，以及在空间或时域中表现出非平稳的动作模式。我们证明了时空生成卷积网络可用于建模和合成动态模式。该模型定义了视频序列上的概率分布，对数概率由时空ConvNet定义，该网络由多层时空滤波器组成，用于捕获不同尺度的时空模式。该模型可以通过迭代以下两个步骤的“综合分析”学习算法从训练视频序列中学习。步骤

风尘23187·2024-01-04 13:57

《论文阅读》基于情绪-原因转换图的共情回复生成

《论文阅读》基于情绪-原因转换图的共情回复生成前言摘要模型架构图构建回复概念预测回复生成前言今天为大家带来的是《EMPATHETICRESPONSEGENERATIONVIAEMOTIONCAUSETRANSITIONGRAPH

365JHWZGo·2024-01-04 13:54

SRGAN超分辨率网络

、SRGAN主要介绍1、超分辨率问题2、解决问题的方法二、SRGAN主要内容1、三个解决问题的方法层面论述三、结论前言论文：http://arxiv.org/abs/1609.04802参考：超分辨率论文阅读

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:50

C语言函数声明的作用，为什么在使用前要声明？

你的参数类型和个数有没有对；②调用函数时怎么对待返回值或参数，比如返回值是float,而接收变量是int型，两个类型不同，floatadd(int,int);inta=add(10,8);如果返回值是float还得通过cvttss2si

Dark意识·2024-01-04 08:58

论文阅读：基于MCMC的能量模型最大似然学习剖析

OntheAnatomyofMCMC-BasedMaximumLikelihoodLearningofEnergy-BasedModels相关代码：点击本文只介绍关于MCMC训练的部分，由此可知，MCMC常常被用于训练EBM。最后一张图源于ImplicitGenerationandModelingwithEnergy-BasedModels本研究调查了马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样在无监督最大

风尘23187·2024-01-03 16:39

【论文阅读笔记】ISINet: An Instance-Based Approach for Surgical Instrument Segmentation

1.论文介绍ISINet:AnInstance-BasedApproachforSurgicalInstrumentSegmentationISINet：一种基于实例的手术器械分割方法2020MICCAI【Paper】【Code】2.摘要我们研究了机器人辅助手术场景中手术器械的语义分割任务。我们提出了基于实例的手术器械分割网络（ISINet），一种从基于实例的分割角度解决这一任务的方法。我们的方法

咔叽布吉·2024-01-03 16:09

【论文阅读笔记】Dichotomous Image Segmentation with Frequency Priors

1.论文介绍DichotomousImageSegmentationwithFrequencyPriors基于频率先验的二分图像分割2023年发表在IJCAIPaperCode2.摘要二分图像分割（DIS）具有广泛的实际应用，近年来得到了越来越多的研究关注。本文提出了解决DIS与信息的频率先验。模型称为FP-DIS，它源于这样一个事实，即在频域的先验知识可以提供有价值的线索，以确定细粒度的对象边界

咔叽布吉·2024-01-03 16:08

图像融合论文阅读：Real-time infrared and visible image fusion network using adaptive pixel weighting strategy

@article{zhang2023real,title={Real-timeinfraredandvisibleimagefusionnetworkusingadaptivepixelweightingstrategy},author={Zhang,XuchongandZhai,HanandLiu,JiaxingandWang,ZhipingandSun,Hongbin},journal={In

qiang42·2024-01-03 16:08

图像融合论文阅读：Dif-fusion: Towards high color fidelity in infrared and visible image fusion with diffusion

@article{yue2023dif,title={Dif-fusion:Towardshighcolorfidelityininfraredandvisibleimagefusionwithdiffusionmodels},author={Yue,JunandFang,LeyuanandXia,ShaoboandDeng,YueandMa,Jiayi},journal={arXivprepri

qiang42·2024-01-03 16:38

图像融合论文阅读：DDFM: Denoising Diffusion Model for Multi-Modality Image Fusion

@article{zhao2023ddfm,title={DDFM:denoisingdiffusionmodelformulti-modalityimagefusion},author={Zhao,ZixiangandBai,HaowenandZhu,YuanzhiandZhang,JiangsheandXu,ShuangandZhang,YulunandZhang,KaiandMeng,Dey

qiang42·2024-01-03 16:36

论文阅读: Semantics-guided Triplet Loss

ICCV2021Abstract一个度量学习方法，通过浏览语义引导的局部集合去优化内在深度表示。一个新颖的特征融合模块能有效利用跨模态特异质特征。Senantics-guidedTripletLoss基本假设：在场景语义分割图像中，目标内部相邻像素拥有同样的深度值，而跨目标边界上深度值变化很大。方法将语义图像分割成KxK大小的块，stride为1。在每一个块，中心点为anchor,与anchor有

BlueagleAI·2024-01-03 16:36

Python实现简单的JS逆向解密, 实现翻译软件+语音播报

第三方模块使用:requests-->pipinstallrequestsexecjs-->pipinstallPyExecJSttkbootstrap-->pipinstallttkbootstrappyttsx3

魔王不会哭·2024-01-03 09:08

频繁扫描，导致扫描蓝牙失败

E/gatt-GattService:App'com.realsil.demo.fastpair'isscanningtoofrequently2019-07-2210:29:04.89617824-17848

冰珊孤雪·2024-01-03 06:35

论文阅读--Behavior Proximal Policy Optimization

作者：ZifengZhuang，KunLei，JinxinLiu，DonglinWang，YilangGuo论文链接：http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv2023-02-22代码链接：https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线强化学习(RL)是一个具有挑战性的场景，现有的非策略行动者-评论家方法由于高估了分布外的状态-动作

酒饮微醉-·2024-01-03 04:44

论文阅读DIFFUSION POLICIES AS AN EXPRESSIVE POLICY CLASS FOR OFFLINE REINFORCEMENT LEARNING

作者：ZhendongWang,JonathanJHunt,MingyuanZhou论文链接：https://www.aminer.cn/pub/62fa0d1490e50fcafd2462dd/AI综述（大模型驱动）：offlinereinforcement学习(RL),旨在学习一个有效的政策,使用以前收集的静态数据集,是RL的一个重要范畴。标准的RL方法通常在这一任务中表现不佳,因为在外部收集

酒饮微醉-·2024-01-03 04:14

论文阅读--EFFICIENT OFFLINE POLICY OPTIMIZATION WITH A LEARNED MODEL

作者：ZichenLiu,SiyiLi,WeeSunLee,ShuichengYAN,ZhongwenXu论文链接：EfficientOfflinePolicyOptimizationwithaLearnedModel|OpenReview发表时间：ICLR2023年1月21日代码链接：https://github.com/sail-sg/rosmo摘要MuZero的离线版本算法（MuZeroUn

酒饮微醉-·2024-01-03 04:43

TTS | NaturalSpeech2语音合成论文详解及项目实现

----------------语音合成相关系列直达-------------------------------------✨NaturalSpeech：正在更新中~✨NaturalSpeech2：TTS

夏天｜여름이다·2024-01-02 22:46

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安卓利用谷歌文字转语音引擎实现离线文字播报语音

TextToSpeech即TTS技术原生Android系统自带了一个PicoTTS引擎，但不支持中文;市面上离线的文字转语音,某讯,某度都是收费的,并且还设计到版权的问题,实际上谷歌内置TextToSpeach

zmybiealex·2024-01-02 21:23

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how一、下载npminstall-gtypescripttsc-V二、如何编译成js方法1:手动编译tsche

rainbowdiary·2024-01-02 14:02

论文阅读：Metropolis-Hastings 生成对抗网络 Metropolis-Hastings Generative Adversarial Networks

本文提出了新的生成器优化方式，将鉴别器中的知识合并到改进的生成器中。点击查看原文我们介绍了Metropolis-Hastings生成对抗网络（MH-GAN），它结合了马尔可夫链蒙特卡罗和GAN的各个方面。MH-GAN从GAN的判别器生成器对隐式定义的分布中抽取样本，而标准GAN从仅由生成器定义的分布中抽取样本。它使用GAN训练中的判别器围绕生成器构建包装器以改进采样。有了完美的鉴别器，即使生成器不

风尘23187·2024-01-02 07:02

论文阅读：神经 MCMC 的深度内卷生成模型 Deep Involutive Generative Models for Neural MCMC

文章总结：本文提出了使用一种生成式的模型作为MCMC算法中的建议方式，并通过GAN进行优化。原文：DeepInvolutiveGenerativeModelsforNeuralMCMC我们引入了深度内卷生成模型（一种深度生成建模的新架构），并使用它们来定义内卷神经MCMC（一种快速神经MCMC的新方法）。内卷生成模型将概率核G(ϕ→ϕ′)G(\phi→\phi')G(ϕ→ϕ′)表示为包含辅助变量π

风尘23187·2024-01-02 07:00

【多传感器融合导航论文阅读】

多传感器融合导航论文积累知识点总结因子图一致因子图文献阅读笔记[IF18.6]知识点总结因子图FactorGraph是概率图的一种，是对函数因子分解的表示图，一般内含两种节点，变量节点和函数节点。因子图存在着：两类节点：变量节点和对应的函数节点变量节点所代表的变量是函数节点的自变量。同类节点之间没有边直接相连。一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值，使得整个概率图模型中的变量

今天我刷leetcode了吗·2024-01-02 04:42

《论文阅读：Backdoor Attacks Against Dataset Distillation》

数据浓缩下的后门攻击1.摘要数据集蒸馏已成为训练机器学习模型时提高数据效率的一项重要技术。它将大型数据集的知识封装到较小的综合数据集中。在这个较小的蒸馏数据集上训练的模型可以获得与在原始训练数据集上训练的模型相当的性能。然而，现有的数据集蒸馏技术主要旨在实现资源利用效率和模型效用之间的最佳权衡。由此产生的安全风险尚未得到探讨。这项研究对图像域中的数据集蒸馏模型所蒸馏的数据进行训练的模型进行了第一次

volcanical·2024-01-02 03:44

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