Oct, 2019

一种用于语音增强的循环变分自编码器

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TL;DR本文提出一种基于递归变分自编码器（RVAE）的语音增强的生成方法， 通过与非负矩阵分解噪声模型相结合，仅使用干净的语音信号训练深度生成语音模型， 并在测试时微调 RVAE 的编码器以近似给出噪声语音观测下的潜在变量的分布。与基于前馈完全连接体系结构的先前方法相比，所提出的递归深度生成语音模型引入了潜在变量上的后期时间动态，其在语音增强结果方面表现更好。
speech enhancementgenerative approachrnnvariational autoencodernonnegative matrix factorization
发现论文，激发创造
  • 无监督语音增强的后验采样算法与递归变分自动编码器

    本文中，我们提出了基于循环变分自动编码器（RVAE）的无监督语音增强问题。我们使用高效的采样技术解决了测试时间中涉及的计算复杂度问题，并通过与传统方法进行比较实验证明了这种方法在计算效率和总体性能方面的显著优势。

    Sep, 2023

  • 变分循环自编码器

    该论文提出了一种模型 —— 变分循环自编码器（VRAE），结合了 RNN 和 SGVB 的优点，可用于针对大规模时间序列数据进行高效的无监督学习，将时间序列数据映射为潜在向量表示。该模型具有生成性，因此可以从潜空间的样本生成数据。此外，该模型能够利用无标记数据，通过初始化权重和网络状态，促进 RNN 的监督训练。

    Dec, 2014

  • 通过变分自编码器对表情进行建模的表达性语音合成

    本文提出一种将自回归语音合成模型 VoiceLoop 与变分自编码器 VAE 相结合的方法，通过在语音生成过程中显式建模全局特征，控制生成语音的表达方式从而提高语音合成的表现力。

    Apr, 2018

  • RAVE: 一种快速高质量神经音频合成的变分自编码器

    本文介绍了一种实时音频变分自动编码器 (RAVE)，允许快速且高质量的音频波形合成，采用多频段分解处理原始波形。通过后训练分析潜在空间，实现重构保真度与表示紧凑性之间的直接控制。例如对于音质转换和信号压缩等应用，该模型相比于现有模型表现更优。

    Nov, 2021

  • 为语音生成与转换学习潜在表征

    使用变分自编码器实现了对自然语音生成过程的建模与学习，获得了较大突破。利用学习的潜在空间算术操作，实现了对语音的音素内容或说话人身份的无监督修改，无需平行监控数据。

    Apr, 2017

  • 使用深度动态生成语音和噪音模型的无监督语音增强

    使用深度动态生成模型和动态变分自动编码器代替非负矩阵分解模型，进行语音增强的无监督学习方法获得了与最先进的方法相竞争的性能，而噪声依赖性训练配置使推理过程效率更高。

    Jun, 2023

  • 变分自编码器用于学习语音情感的潜在表示：初步研究

    该研究提出对于语音情感识别任务，在深度生成模型 VAE 的启发下，使用 VAEs 学习语音信号的潜在表征，并使用这种表征来分类情感，证明通过 VAEs 学习到的特征可产生情感分类的最佳结果。

    Dec, 2017

  • 动态变分自编码器：综述

    本文对可变自编码器 (VAE) 拓展至处理序列数据的方法进行了综述，提出并讨论了动态变分自编码器 (DVAEs) 这一类模型，详细介绍了七种 DVAE 模型，并通过语音分析 - 重构任务的实验基准进行了验证，最后探讨了 DVAE 模型的重要问题和未来的研究方向。

    Aug, 2020

  • mu-Forcing: 训练变分循环自编码器生成文本

    本文提出了一种使用正则化方法处理 Variational Recurrent Autoencoder 中 latent variables 过于随意造成的语言模型崩溃问题，将额外约束限制在 VRAE 的 latent variables 的后验概率分布中，使得模型能够准确地控制 KL 项和重构项之间的权衡，并学习到更加密集和有意义的 latent representations。实验表明，该方法优于多个强力 baseline，且不需要使用其他 KL 退火策略，能够学到可解释的 latent variables 并生成多样化和有意义的句子。

    May, 2019

  • 可扩展的分解层次变分自编码器训练

    本文介绍一种基于变分推断的分层生成过程的因式分解分层变分自编码器（FHVAE）模型，该模型在许多语音应用方面已被证明可行，但其原始论文中提出的训练算法不适用于规模更大的数据集。本文提出了一种分层采样训练算法来解决这一问题，并对不同类型的数据集进行了全面评估，证明了我们提出的算法对所有数据集都表现出所需的特性。

    Apr, 2018