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...
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...
为了实现这一点,WaveNet采用了因果卷积(Causal Convolution)来确保生成的音频样本仅依赖于之前的样本,而不是未来的样本。此外,WaveNet还引入了扩张因果卷积(Dilated Causal Convolutions),通过逐渐增加膨胀率来扩大感受野,从而捕获更长距离的依赖关系。这种设计使得WaveNet能够生成具有高质量和连续性的...
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...
1. Dilated Causal Convolution WaveNet使用了一种称为膨胀因果卷积(Dilated Causal Convolution)的卷积结构。在传统的卷积神经网络中,卷积核通常是固定大小的,而膨胀因果卷积则通过在卷积核中引入不同的膨胀因子,使得卷积核的感受野变得更大。这种结构能够很好地捕捉长距离依赖关系,从而提高了语音合成的质量。 2. Wavefor...
对于较长的序列,上述方法就杯水车薪了。为了解决这个问题,WaveNet 采用了空洞因果卷积(dilated causal convolution)。所谓空洞卷积,就是以一定的步长跳过输入值,将卷积核应用到超过其自身尺寸的区域,从而在层数不多的情况下也能拥有较大的感受野。如下图所示。
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。
Dilated Causal CNN 延時因果卷積網路 將這樣的概念用在一維卷積，就成了所謂的因果卷積網路,Causal CNN ...
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...