VAE —— Variational Auto-encoder数据x符合复杂分布pθ(x)。直接根据x建模pθ(x)比较困难,因此引入一个较为简单的先验分布pθ(z),先从简单分布中采样z,再利用z生成x。 VAE的主要思路 VITS任务中,x就是音频,输入的条件是文本大体结构 我们输入训练数据,然后通过编码器降维从中提取关键信息,再通过解码器将提取...
按照Tutorial on Variational Autoencoders的思路,我们先推导不带条件的VAE的变分下界,然后推导条件VAE的变分下界。最后,通过比较一般cVAE的与VITS在架构上的区别,我们可以推导出VITS的变分下界。为了表示方便, p_{\theta} 和q_{\phi} 分别用 P 和Q 代替。 4.1.1 VAE 从推理部分切入,我们要需要的是数据集对应...
VITS-Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech 论文原文:具有对抗性学习的条件变分自动编码器用于端到端文本到语音的转换 github:论文源码 摘要 最近提出了几种支持单阶段训练和并行采样的端到端文本转语音 (TTS) 模型,但它们的样本质量与两阶段 TTS 系统不匹配。
在传统的自编码机当中,the encoder 从数据中采样出一个样本,并且在 latent space 中返回给一个点,然后将其传给 decoder。在一个 Variational autoencoder 中,编码机在 latent space 中产生一个概率分布。 \qquad The latent distributions 其输出是和 latent space 相同纬度的高斯 (gaussians of the same ...
self.cvae = CondVariationalAutoencoder(latent_dims, n_classes) self.n_classes = n_classes # Lightning requires a training step function in which the forward # step is executed and loss calculated def training_step(self, batch, batch_idx): ...
Recently, the realtime audio variational autoencoder (RAVE) method was developed for high-quality audio waveform synthesis. The RAVE method is based on the variational autoencoder and utilizes the two-stage training strategy. Unfortunately, the RAVE model is limited in reproducing wide-pitch ...
Conditional Variational Autoencoder DNN: Deep Neural Network GPR: Gaussian Process Regression GRU: Gate Recurrent Unit LCO: LiCoO2 LiBs: Lithium Batteries LSTM: Long Short-Term Memory LWLR: Locally Weighted Linear Regression MIT-ST: Massachusetts Institute of Technology-Stanford University-To...
Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples。以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像。我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们...
这篇论文的任务是prompt-based story generation,也就是给定一个promptx(文字摘要),模型生成一段符合prompt上下文的长故事y。 III. 具体模型 文章借助GPT-2和CVAE的框架实现,两个GPT-2分别作为CVAE的encoder/decoder VAE和CVAE的概率图模型 对应的CVAE的ELBO为:Ex,y∼Dlogpθ(y∣x)≥Ex,y∼D[Ez∼q...
论文:Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders 论文来源:ACL 2017原文地址 转载请注明出处:学习ML的皮皮虾 Encoder-decoder模型生成的回复往往是通用和无聊的,缺乏多样性。过去的工作主要围绕word-level来改进,基本分为两大类,第一种是增加输入信息,如...