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...
由于对数似然易于处理,我们在验证集上对超参数进行调优,可以容易地测定模型过拟合或者欠拟合。 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...
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 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...
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...
根据代码来看,它的dilated convolution的dilation是2、4、8...512,而外面的causal convolution的dilation是1,所以不构成重复,这样实现了dilation为1、2、4...512。 6、为什么CNN中反卷积也叫transport convolution 卷积一般转化为矩阵的乘积,则有F=A∗H。
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...