WaveNet是2016年Google DeepMind 提出的一种Neural Vocoder架构,模型主体为一个基于空洞因果卷积(Dilated Causal Convolution)的概率模型。即基于Condition(Mel Spectrogram),以及之前时间节点的语音生成一个概率分布,再采样得到下一采样点。反复执行该步骤,最后得到完整语音。 本文的目标是以可复现为目标的讲述WaveNet的模型...
WaveNet是2016年Google DeepMind 提出的一种Neural Vocoder 架构,模型主体为一个基于空洞因果卷积(Dilated Causal Convolution)的概率模型。即基于Condition(Mel Spectrogram),以及之前时间节点的语音生成一个概率分布,再采样得到下一采样点。反复执行该步骤,最后得到完整语音。 本文的目标是以可复现为目标的讲述WaveNet的模型...
模型本身根据PixelCNNs搭的。 (2): DILATED CAUSAL CONVOLUTIONS 1):Each audio samplextxtis therefore conditioned on the samples at all previous timesteps. 通过上图这种结构确保了condition的顺序。 2): For images, the equivalent of a causal convolution is a masked convolution (van den Oord et ...
WaveNet的核心创新在于因果卷积（Causal Convolution）。这种特殊结构严格遵守物理世界的因果律——当前时刻的预测只能依赖过去的信息，就像我们无法根据明天的天气来决定今天穿什么。通过将卷积核的输出位置与输入位置对齐，确保了时间箭头的单向性。2.2 扩张卷积：时间望远镜的魔力 为了突破感受野限制，WaveNet引入了扩张卷积...
2.1 DILATED CAUSAL CONVOLUTIONS WaveNet 的主要成分是因果卷积。因果卷积确保了模型输出不会违反数据的顺序:模型在 t 时刻输出的预测p(xt+1|x1,...,xt)不会依赖任何一个未来时刻的数据xt+1,xt+2,...,xT,如图 2 所示。对图像来说,因果卷积等价于一个遮蔽卷积(van den Oord et al., 2016a),可以在使用...
DeepMind团队提出了WaveNet合成系统,使用dilated causal convolution技术来增加CNN的receptive field,从而提升了模型建模long dependency的能力;Google提出了Tacotron系统,目前已成为最流行的基于深度学习的端到端语音合成模型,合成语音效果能够接近真人发音的水平。
为了提高receptive field, 文章使用dilated convolution技术(跳着卷积)。虽然音频是连续的,但是将其进行量化,降维到256dims,转换成了分类问题。文章基于的条件分布概率模型, 是通过causal convolutional网络结构来实现的。 input 原始音频文件是16bit的整数值序列存储,为了便于运算,文章使用了ulaw压缩编码,将音频16bit归一化...
DILATED CAUSAL CONVOLUTIONS: The main ingredient of WaveNet are causal convolution。Because models with causal convolutions do not have recurrent connections, they are typically faster to train than RNNs, especially when applied to very long sequences(只有因果卷积,而没有递归连接)。One of the proble...
2. Dilated Causal Convolutions: Causal convolution: By using causal convolutions, we make sure the model cannot violate the ordering in which we model the data: the prediction p (xt+1 | x1, ..., xt) emitted by the model at timestep t cannot depend on any of the future timesteps xt...
为了处理原始音频生成中所需的==大跨度时间依赖==,我们基于扩大因果卷积(dilated causal convolutions)开发了新的架构,它具有非常大的感受野(receptive filed)。 展示了如果基于说话人身份进行训练,单个模型可以生成不同风格的语音。 同样的架构在小规模语音识别数据集的测试中获得了很好的结果,同时用于音乐等其他形态的...