ICLRJun, 2022

BigVGAN: 大规模训练的通用神经声码器

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TL;DR该研究使用周期性激活函数和柿子化表示来改进基于生成对抗网络的声码器，提高音频合成质量。BigVGAN 是一个通用的声码器，可以应用于各种分布情况，包括未见过的语音，语言和录制环境。
generative adversarial networkvocoderaudio synthesisperiodic activation functionout-of-distribution scenarios
发现论文，激发创造
  • VocGAN：一种具有分层嵌套对抗网络的高保真实时声码器

    本研究提出了一种名为 VocGAN 的高保真实时神经声码器，其在几乎与 MelGAN 相同的速度下，显著提高了输出波形的质量和一致性，利用多尺度波形生成器和分层嵌套鉴别器以平衡地学习多个水平的声学属性，同时应用联合条件和无条件目标，在多个评估指标中显示出显著的改进

    Jul, 2020

  • SingGAN：用于高保真唱歌声音生成的生成对抗网络

    提出了一种名为 SingGAN 的生成对抗网络，用于高保真度歌声合成，该网络通过提出源激发、全局和局部判别器、辅助频谱损失和子带特征匹配惩罚损失等方法，解决了通过文本合成的神经声码器不能直接应用于合成歌声的问题，该网络不仅具有接近现实的音质效果，而且在单个 NVIDIA 2080Ti GPU 上还能实现 50 倍于实时的速度。

    Oct, 2021

  • EVA-GAN: 提升各种音频生成的可扩展生成对抗网络

    通过扩展性生成对抗网络（EVA-GAN）以及使用大规模模型、高保真音频生成、领域外数据鲁棒性以及频谱与高频重建方面的显著改进，我们的工作能够通过采用 36000 小时的 44.1kHz 音频数据集、上下文感知模块和人在循环中的工件测量工具包，并对模型扩展至约 2 亿个参数，实现高保真音频的生成。

    Jan, 2024

  • 通用 MelGAN: 多领域高保真波形生成的强力神经声码器

    我们提出了 Universal MelGAN，它是一种合成高保真语音的声码器，可以在多个领域中使用，并通过添加多分辨率频谱图鉴别器来解决大型模型高频带过度平滑的问题，最终生成高度逼真的语音信号。

    Nov, 2020

  • WGANSing：基于 Wasserstein-GAN 的多声部唱歌合成器

    本研究提出了一种基于深度神经网络的歌声合成器，使用 Wasserstein-GAN 算法进行优化，通过声学建模的声码器参数，实现对歌唱声音中音高和音色的分离，采用分块方法建模输入块内的时间依赖关系，并使用重叠添加程序将连续块拼接在一起，该模型的绩效达到了与最先进技术相竞争的水平。

    Mar, 2019

  • 对抗性音频合成

    本篇论文介绍了 WaveGAN，这是将 GANs 应用到无监督的原始音频波形合成中的第一个尝试。WaveGAN 能够合成具有全局一致性的音频波形，适用于音效生成，并且实验结果表明，它能够在没有标签的情况下学习生成一些可理解的单词和其他领域（如鸟类鸣叫、钢琴和鼓声等）的音频。

    Feb, 2018

  • 使用非并行训练数据的 VAW-GAN 歌声转化

    本论文提出了一种基于 VAW-GAN 的歌声转换框架，通过训练一个编码器来解开歌手身份和演唱语调（F0 曲线），通过对歌手身份和 F0 进行条件生成，解码器能够生成具有未见目标歌手身份的输出谱特征，并提高了 F0 渲染的性能。

    Aug, 2020

  • GANSynth：对抗神经音频合成

    本文介绍了在频谱域中建模日志幅度和瞬时频率可提高 GAN 在音频合成方面的表现，并通过 NSynth 数据集的大量实证研究表明，GAN 能够比强 WaveNet 基线在自动化和人工评估指标上表现更好，而且比自回归模型产生的音频快几个数量级。

    Feb, 2019

  • 用对抗网络实现高保真度语音合成

    使用条件前馈生成器和多个鉴别器组成的架构，GAN-TTS 能够生成自然度与当前最先进的模型相当，而且可以高度并行化。同时，研究者还使用了主观人类评估及新型量化指标来评估 GAN-TTS 的性能。

    Sep, 2019

  • BigVSAN：利用切片对抗网络增强基于 GAN 的神经声码器

    研究一种修改最小二乘 GAN 的方案以满足切片对抗网络（SAN）要求，通过实验验证切片对抗网络对基于 GAN 的合成器，包括 BigVGAN 的性能改进。

    Sep, 2023