接下来,具体分析HiFiGAN的各个结构和构思过程。 生成器 HiFiGAN的生成器主要有两块,一个是上采样结构,具体是由一维转置卷积组成;二是所谓的多感受野融合(Multi-Receptive Field Fusion,MRF)模块,主要负责对上采样获得的采样点进行优化,具体是由残差网络组成。 作为声码器的生成器,不但需要负责将频谱从频域转换到时域...
HIFI-gan主要是解决第二阶段的问题,从梅尔声谱图到高保真度的波形文件。 wavenet是一种自回归卷积神经网络,合成高质量的音频的效率低。 HIFI-gan提出鉴别器,每个鉴别器有子鉴别器来生成一段固定周期的音频。 hifi-gan hifi-GAN:包括一个生成器两个鉴别器:尺度检测器,多周期检测器。 生成器是一个卷积神经网络,输...
HiFiGAN是用梅尔谱mel-spectrogram 生成音频的生成模型,前期工作如下: 1.2.1 WaveNet (2016 SSW Workshop) 一个随机生成音频的模型,潜码不一定是mel谱,可以有条件地加入语言学(linguistic)和声学(acoustic)的特征。 1.类PixelCNN的自回归模型,提出因果卷积网络(Causal Convolutional Networks),使得当前生成样本依赖于之...
HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis 目前vcoder的三个主流方向: Autoregressive。代表:wavenet。缺点:生成语音效率低 Flow-based。 代表:Parallel Wavenet、 waveglow。缺点:参数量大。 GAN-based。代表:MelGAN、CLariNet、GAN-TTS。缺点:生成语音音质稍差。
近日,普林斯顿大学的研究人员开发了一种新算法HIFI-GAN,可以将低质量的录音转换为高质量的录音室音质音频。 以往的人工智能音频处理方法通常只能改善录音音质的某一方面,如过滤背景噪音或去除混响,而这种新方法是一种多功能工具。 “先前的方法主要集中在改善录音的可懂度,但就改善音质来说并不是很有优势”,论文的第...
HiFi-GAN声码器通过采用缩减网络层的通道数或层数的方式来有效减少模型参数,提高推理速度,但此种方式也严重损害了生成语音的质量.针对此问题,提出了两点改进措施:1.采用多尺度卷积策略对输入Mel谱进行处理来有效表征特征信息;2.采用一维深度可分离卷积替换生成器网络中的标准一维卷积.实验结果表明,多尺度卷积策略有效...
HIFIGAN_ID = "1qpgI41wNXFcH-iKq1Y42JlBC9j0je8PW" from pypinyin import lazy_pinyin,Style # Check if Initilized try: initilized except NameError: print("Setting up, please wait.\n") !pip install tqdm -q from tqdm.notebook import tqdm ...
samberthifigan在教育领域有着广泛的应用场景。教师可以利用samberthifigan创建上线课堂,进行远程教学和学生互动。学生可以使用samberthifigan进行上线学习,参与虚拟实验和课程作业。samberthifigan还可以提供个性化的学习辅助工具,帮助学生更好地理解和掌握知识。 2. 医疗领域 在医疗领域,samberthifigan可以被应用于医学影...
探索E2E语音生成的新边界：JETS——FastSpeech2与HiFi-GAN的完美融合</ 在语音技术的领域，Light Sea@知乎带来了一项革命性的突破——JETS，一个旨在解决传统二阶段训练繁琐问题的端到端文本到语音(TTS)模型。它摒弃了繁琐的外部工具，直接将文本转化为逼真的语音，通过FastSpeech2和HiFi-GAN的协同作用...
HiFi-GAN model implements a spectrogram inversion model that allows to synthesize speech waveforms from mel-spectrograms.