SC-WaveRNN:扬声器条件WaveRNN的PyTorch官方实现

时间:2021-04-23 06:39:53
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文件名称:SC-WaveRNN:扬声器条件WaveRNN的PyTorch官方实现
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更新时间:2021-04-23 06:39:53
Python SC-WaveRNN 扬声器条件WaveRNN:面向看不见的扬声器和录音条件的通用神经声码器 Dipjyoti Paul a ,Yannis Pantazis b和Yannis Stylianou a 克里特岛的计算机科学系,大学 b仪器和计算数学学院,研究和技术基金会-Hellas 抽象的: 深度学习的最新进展导致了单说话者语音合成中人类水平的表现。 但是,当将这些系统推广到多扬声器模型时,尤其是对于看不见的讲话者和看不见的录音质量,在语音质量方面仍然存在局限性。 例如,常规的神经声码器被调整为训练说话者,并且对于看不见的说话者具有较差的泛化能力。 在这项工作中,我们提出了WaveRNN的一种变体,称为说话者条件WaveRNN(SC-WaveRNN)。 我们致力于开发高效的通用声码器,甚至适用于看不见的扬声器和录音条件。 与标准WaveRNN相比,SC-WaveRNN利用以扬声器嵌
【文件预览】:
SC-WaveRNN-master
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