WaveNet

全球知名语音大模型介绍

DeepMindWaveNet：DeepMind开发的WaveNet是一种开创性的神经网
科学禅道·2024-02-25 08:17

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（二）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理1）数据介绍2）数据测试3）数据处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰写一篇关于方言分类的博客，以满足读者对这一主题的进一步了解和探索的需求。上篇博客可参考：《基于Python+
小胡说人工智能·2023-12-17 01:35

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（一）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境JupyterNotebook环境Pycharm环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰写一篇关于方言分类的博客，以满足读者对这一主题的进一步了解和探索的需求。上
小胡说人工智能·2023-12-17 01:05

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（四）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.模型生成系统测试1.训练准确率2.测试效果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰写一篇关于方言分类的博客，以满足读者对这一主题的进一步了解和探索的需
小胡说人工智能·2023-12-17 01:29

利用深度学习进行组水平大脑解码

在这里，本文提出了一种使用个体嵌入的方法(类似于自然语言处理中的词嵌入)，来学习并利用个体间变异性的结构作为解码模型的一部分，即WaveNet架构的分类自适应
茗创科技·2023-12-16 22:38

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（三）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存3）映射保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰写一篇关于方言分类的博客，以满足读者对这一主题
小胡说人工智能·2023-12-14 13:41

深度学习于语音合成研究综述

WaveNet在自回归生成模型在图像和文本领域广泛应用的时候，WaveNet[4]尝试将这些思想应用于语音领域。
明月几时有.·2023-11-24 21:23

Vocoder，声码器详解——语音信号处理学习（十）

参考文献：[1]Vocoder(由助教許博竣同學講授)哔哩哔哩bilibili[2]OordA,DielemanS,ZenH,etal.Wavenet:Agenerativemodelforrawaudio
LotusCL·2023-11-23 03:27

不确定性时空图建模系列（一）: Graph WaveNet

1、文章信息《GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling》。这是悉尼科技大学发表在国际顶级会议IJCAI2019上的一篇文章。这篇文章虽然不是今年的最新成果，但是有一些思想是十分值得借鉴的，所以放在这里给大家介绍。2、摘要时空图建模是分析系统组件的空间关系和时间趋势的重要任务。假设实体之间的基础关系是预先确定的，则现有方法大多会捕获对固定的图结
当交通遇上机器学习·2023-10-19 00:43

Graph WaveNet 深度时空图建模

1.文章信息本次介绍的文章是2019年发表在第28届人工智能国际联合会议论文集(IJCAI-19)的《GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling》。2.摘要时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的重要任务。现有的方法大多捕获固定图结构上的空间依赖性，假设实体之间的潜在关系是预先确定的。但是，显式的图结构(关系)并不一定反映真正的依
当交通遇上机器学习·2023-10-19 00:13

Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的一项重要任务。现有的方法大多捕捉固定图结构的空间依赖性，假设实体之间的潜在关系是预先确定的。但是，显式的图结构(关系)并不一定反映真实的依赖关系，真正的关系可能会因为数据中的连接不完整而缺失。此外，现有的方法无法捕获时间趋势，因为这些方法中使用的rn
西西弗的小蚂蚁·2023-10-19 00:42

《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文解读

基于时空图采用GraphWaveNet建模，其能够有效的处理大范围时间序列的时空图数据。在该模型架构中，主要包括两个模块，分别为GCN和TCN。两个模块融合获取时间空间的依赖关系。该模型的框架如下：目录一、本论文的创新点如下：
Winner3·2023-10-19 00:12

【论文笔记】Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling摘要现有模型大多是基于固定的图结构，但由于数据的损失可能导致某些truedependency丢失。现有方法对捕获时间趋势不是很有效，因为RNN和CNN不能捕获长时间序列。GWN是通过更新一个自适应依赖矩阵，从而来捕获隐藏的空间依赖。GWN使用堆叠的1D卷积分结构，来使接受域不断扩大，从而使得模型可以处理
lokol.·2023-10-19 00:10

论文详解笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling一作者介绍本文的作者是悉尼科技大学的ZonghanWu博士，师从IEEEmemberShiruiPan，作者还发表了一篇GNN的综述《AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks》，引用量达到600多。这里是作者团队的主页：https://shiruipan.git
小卜妞~·2023-10-19 00:34

论文笔记《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》

Abstract现存问题：在捕获空间依赖性方面。大多在固定图上捕获空间依赖关系，这种固定图结构不一样反映真实依赖关系，而真实依赖关系可能由于不完整的邻接关系而丢失。在捕获时间依赖性方面。RNNs/CNNs等在捕获长程的时间序列时，效果不太好。本文解决方法：提出自适应邻接矩阵，并通过节点嵌入学习它堆叠空洞1D卷积，感受野随着堆叠层数增加而指数级增加，进而捕获长程关系1.Introduction时空图
mintminty·2023-10-19 00:33

交通论文阅读：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

论文背景悉尼科技大学发表在IJCAI2019上的一篇论文，标题为GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling，目前谷歌学术引用量41。文章指出，现有的工作在固定的图结构上提取空间特征，认为实体间的关系是预先定义好的，这些方法不能有效地去捕捉时间趋势，RNN和CNN的方法不能处理长时间序列。相关工作部分，文章介绍了用于时空图建模的交通预测方法，如何
Bruce-XIAO·2023-10-19 00:30

时间序列预测 Graph-WaveNet：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

Graph-WaveNetGraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling1.概述2.提出问题&解决策略&模型结构3.实验结果**GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling**1.概述时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋势的一项重要任务。现有的方法大多捕获固定图结构上的空间依赖，假设
苹果就叫不呐呐·2023-10-19 00:58

利用深度学习进行组水平大脑解码

在这里，本文提出了一种使用个体嵌入的方法(类似于自然语言处理中的词嵌入)，来学习并利用个体间变异性的结构作为解码模型的一部分，即WaveNet架构的分类自适应
茗创科技·2023-10-15 10:38

Graph Wavenet：入门图神经网络训练的demo

1.数据的准备DCRNN的github项目有完整的数据GraphWavenet提供的数据缺少'/data/sensor_graph/adj_mx.pkl'2.engine.train与engine.eval的区别区别仅在于model.train()与model.eval()具体区别见https://blog.csdn.net/qq_43118572/article/details/11861509
43118·2023-10-04 13:19

20-4-4论文阅读：Conditional time series forecasting with convolutional neural networks

卷积神经网络的条件时间序列预测摘要我们提出了一种基于最新深度卷积WaveNet架构的条件时间序列预测方法。
AllTimeStudy·2023-09-23 05:53

WaveNet:一种语音合成的模型

一、引言通过对原始信号进行建模来生成高保真的语音，文章提出了WaveNet语音生成模型。1、可以生成类似真人的语音。2、是基于扩展因果卷积的新架构，新的架构有非常大的感受野。3、可以产生不同的声音。
lgw0304·2023-09-12 16:00

【文字到语音的论文总结】

2.各种具体的网络结构2.1WaveNet2.1.1研究动机原有的
BuptBf·2023-09-08 19:32

基于Python+WaveNet+CTC+Tensorflow智能语音识别与方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Tensorflow环境模块实现1.方言分类数据下载及预处理模型构建模型训练及保存2.语音识别数据预处理模型构建模型训练及保存3.模型测试功能选择界面语言识别功能实现界面方言分类功能实现界面系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用工程源代码下载其它资料下载前言本项目利用语音文件和方言标注文件，提取语音的梅尔倒谱系数特征，并对这些
小胡说人工智能·2023-07-25 18:54

TTS | 文本转语音中的声码器(Vocoder)

目录1.声码器(Vocoder)的作用2.经典的声码器2.1.WaveNet2.2.WaveGlow2.3.MelGAN2.4.VocGAN2.5.HiFi-GAN参考文献Reference1.声码器(
夏天｜여름이다·2023-07-14 14:33

用WaveNet预测（Adapted Google WaveNet-Time Series Forecasting）

目录剧情简介:数据来源加载数据分割数据和可视化时间序列的多元波网模型:实现(多步预测)创建模型创建数据集数据准备1-Trainingdatasetpreparation2-ValidationdatasetpreparationTraintheModelwithTPU:使用经过训练的适应GoogleWaveNet预测时间序列(MultiStep):VisualizationsMSEComputat
MqtGhj·2023-06-07 15:31

论文笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

IJCAI20191abstract&intro时空数据挖掘问题大多数使用邻接矩阵来建模节点之间的属性关系，这种思路的一个基本假设是：节点信息取决于自身和邻居的历史信息。但这类模型的假设存在着一些问题：未能充分建模节点之间的依赖关系两个节点之间没有连边，但是有依赖关系两个节点虽然是邻居节点，但是没有依赖关系未能有效学习到时间的依赖关系RNN：迭代传播耗时（无法并行）、存在梯度爆炸/消失的问题CNN
UQI-LIUWJ·2023-02-01 12:37

机器学习实战(第二版)读书笔记(3)——膨胀卷积，WaveNet

一、基础知识对于一个卷积层，如果希望增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式实现：增加卷积核的大小增加层数（比如两层3×3的卷积可以近似一层5×5卷积的效果）在卷积之前进行池化操作其中第1，2种方法会引入额外参数，第三种方法会丢失信息。膨胀卷积是一种不增加参数数量，同时增加输出单元感受野的一种方法。空洞卷积通过给卷积核插入“空洞”来变相地增加其大小（跳过部分）．如果在卷积核的每两个元素之间插入−
爱晒太阳的胖子·2023-01-29 14:18

Tacotron1 + WaveRNN 以及Tacotron2 + WaveNet 使用总结

系统本身配好了cuda10.1和pytorch1.10.原来importtorch,尴尬=.=但是为了自己方便,还是装个Anaconda吧.在使用anaconda装python时，有时候路径可能没有加入到系统路径中，要手动加入：#将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同。确定anaconda的名字，如果是默认的，python3.7生成anaconda3$echo'exportPAT
ruclion·2023-01-20 21:39

【论文速递】BANDWIDTH EXTENSION IS ALL YOU NEED

该方法基于前向传播网络WaveNet，基于GAN的deepf
404TATTOO·2023-01-12 13:05

常规卷积与因果卷积的区别详解

文章目录0、前言1、一般卷积2、因果卷积3、因果卷积的PyTorch实现0、前言今天学习因果卷积（WaveNet与TCN中的），看源代码的时候遇到了一些问题，比如为什么要Chomp1d？
JasmineFeng·2023-01-11 11:26

torch.nn.Conv1d及一维卷积详解

近日在搞wavenet，期间遇到了一维卷积，在这里对一维卷积以及其pytorch中的API进行总结，方便下次使用之前对二维卷积是比较熟悉的，在初次接触一维卷积的时候，我以为是一个一维的卷积核在一条线上做卷积
FY_2018·2023-01-11 07:16

第三章 初识MFCC以及Wavenet神经网络

音频预处理以及Wavenet网络音频预处理MFCC特征提取初识Wavenet网络CTC损失函数整体结构（Wavenet+CTC）整体模型过程模型代码音频预处理整个音频数据都是从网易云上面下载的，有的歌曲网易为了保护版权是
陈c小学生！·2023-01-04 11:08

【翻译】T-WAVENET: A TREE-STRUCTURED WAVELET NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES SIGNAL ANALYSIS

T-WAVENET:ATREE-STRUCTUREDWAVELETNEURALNETWORKFORTIMESERIESSIGNALANALYSIS业余时间学习机器学习总是断断续续的，影响不深刻，为督促自己学习
wateryh·2023-01-02 07:52

时间序列预测 — 指数平滑、因素分解、机器学习、深度学习、数据增强

1.2因素分解1.2.1朴素方法1.2.2ARIMA1.2.3Prophet2、机器学习3、深度学习3.1RNN/LSTM/GRU3.2Attention(Transformer)3.3DeepAR3.4WaveNet3.5Informer
条件漫步·2022-12-26 07:32

Graph WaveNet：用于时空图建模的图神经网络结构

1.文章信息文章题为《GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling》是一篇发表于“ProceedingsoftheTwenty-EighthInternationalJointConferenceonArtificialIntelligence(IJCAI-19)”，有关时空图建模的论文。2.摘要时空图建模是分析系统中各组成部分的空间关系和时间趋
当交通遇上机器学习·2022-12-25 08:50

论文笔记：WaveNet: A Generative Model For Raw Audio

WaveNet:AGenerativeModelForRawAudio目的主要是：生成的语音听起来比其他的tts方法更流畅。
玛卡巴卡米卡巴卡·2022-12-18 21:37

基于卷积的神经网络的时间序列预测——WaveNet

基于卷积的神经网络的时间序列预测——WaveNet原文博客的参考地址：https://jeddy92.github.io/JEddy92.github.io/ts_seq2seq_conv/项目参考地址
hello~bye~·2022-12-10 06:53

独家 | 你想用深度学习谱写自己的音乐吗？这篇指南来帮助你！（附代码）

总览学习如何开发一个自动生成音乐的端到端模型理解WaveNet架构并使用Keras从零开始实现它在建立自动音乐生成模型的同时，比较了WaveNet和Long-Short-TermMemory的性能介绍“
数据派THU·2022-12-09 18:06

【交通流预测】《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文详解

文章目录文章总结一、Abstract二、Introduction三、Methodology1.ProblemDefinition2.GraphConvolutionLayer3.TemporalConvolutionLayer4.FrameworkofGraphWaveNet四、Experiments1.数据集2.ExperimentalSetups3.ExperimentalResults五、C
stt-Charon·2022-11-30 06:12

Attention，Tacotron，WaveNet和LPCNet声码器等前沿方法详解

作为语音交互的出口，语音合成是语音助手、车载导航、智能音箱、智能玩具、机器人等应用的必备功能，其效果直接影响人机交互的体验。此外，语音合成在AI音频内容创作与生成上也具有巨大的应用潜力：AI听书、AI电台、虚拟主播等均需要自然流畅、多样化、表现力、个性化的语音合成技术。（语音合成应用）尽管语音合成的技术应用越来越广泛，市场越来越大，但是鲜有能够掌握语音合成原理，并能很好地应用在实际开发中的人才，这
音视频开发进阶·2022-11-24 09:20

语音合成领域的首个完全端到端模型，百度提出并行音频波形生成模型ClariNet...

百度硅谷人工智能实验室最近提出了一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（rawaudiowaveform）生成模型ClariNet，合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
机器之心V·2022-11-24 09:11

WaveNet时间序列模型（基于GluonTs包）

前言在时间序列模型中WaveNet模型在某些数据集上的表现比LSTM要更好，经常打Kaggle比赛的算法训练师应该有所了解。
羽星_s·2022-11-20 13:12

NIPS 2017 — notes and thoughts 个人笔记

多数是CNN的变种，比较牛逼的有CapsuleNetworks和WaveNet。
weixin_30507269·2022-11-19 01:17

T-WAVENET: A TREE-STRUCTURED WAVELET NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES SIGNAL ANALYSIS

然而，现有的大多数解决方案仅依赖网络提取原始信号中携带的信息，而不考虑其固有的物理和统计特性，导致性能次优，特别是在训练数据量有限的情况下本文提出一种新的树状小波神经网络，用于时间序列信号分析，即T-WaveNet
西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:06

【概率深度学习简介】

将网络理解为采用最大似然原理训练得到的概率模型，可以帮助提高网络性能，就像谷歌从WaveNet提升到W
清图·2022-06-07 07:27

WaveNet 分析和实现-WaveNet: AGenerative Model for Raw Audio

参考文献：WaveNet:AGenerativeModelforRawAudio.AaronvandenOord,SanderDieleman,HeigaZen,KarenSimonyan,OriolVinyals
饭团_zz·2021-06-22 18:46

语音合成简介 Text-to-speech

Computertalkslikeahuman---Test-to-speech这个简介主要基于这篇论文“Wavenet:agenerative
涛涛江水向坡流·2021-06-12 13:56

音乐生成（将 LSTM 神经网络应用于音频）

正如DeepMind著名的Wavenet论文所表明，神经网络也可以应用于处理音频。在本课中，我们将使用一种称为LSTM的递归神经网络来基于现有样本生成新的音乐片段。
重新出发_砥砺前行·2021-04-24 03:45

时间序列预测：I概述

常用的模型，以下基本可以涵盖主流思想：传统时序模型：ARIMA，Prophet，EMD构造时序特征的统计学习方法：LR，GBDT(xgboost\lightgbm)深度学习方法：seq2seq，wavenet
YueTan·2021-04-13 22:15

AUTOVC个性化语音转换

AutoVC模型(https://github.com/auspicious3000/autovc)，运行AutoVC目录下的conversion.ipynb；2)梅尔频谱图转化为波形图，利用训练好的Wavenet
DringZhang·2020-09-16 10:27
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