AAAIJan, 2023

潜在自回归源分离

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TL;DR本论文介绍了一种名为 LASS 的矢量量化潜在自回归源分离方法，通过贝叶斯公式和构建离散概率密度函数来实现无需额外微调和修改现有模型即可将输入信号分离成其成分源，该方法在图像和音频分离方面表现出具有竞争力的结果。
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发现论文，激发创造
  • 音源分离基于潜在变分分块解缠

    混合经典数字信号处理 / 深度神经网络的方法用于源分离任务，通过设计合理的潜在空间，将单通道欠定的源分离问题转化为等效的多通道过定的问题，并使用变分块间分离表征混合信号，通过经典信号处理理论结果的启发，提出可靠性更强、过拟合风险降低的模型。

    Feb, 2024

  • 利用量化的细粒度 VAE 和自回归韵律先验生成多样且自然的文本语音样本

    本文提出了一种离散潜在空间的顺序先验方法，可以更自然地生成高度连续的语音，通过使用向量量化（VQ）对潜在特征进行离散化，并分别在结果上训练自回归（AR）先验模型，在听觉测试和自动语音识别（ASR）性能的客观指标方面，实验结果表明所提出的模型显著提高了随机样本生成的自然度，而且随机从所提出的模型中采样可以用作提高 ASR 性能的数据增强。

    Feb, 2020

  • 深度生成先验模型用于源分离

    本文提出了一种贝叶斯源分离方法，使用生成模型作为混合信号源分离组件的先验，噪声淬火 Langevin 动力学从后验生成分离的信号源，该方法在 MNIST 分离质量和 CIFAR-10 分离质量上实现了最先进的性能，并在 LSUN 上提供了定性结果。

    Feb, 2020

  • 利用向量量化变分自编码器恢复潜空间进行异常检测

    通过使用 VQ-VAEs 结合密度和基于恢复的方法，我们提出一种识别实现无监督异常检测的新方法，该方法通过对图像进行编码将概率分布建模，并将不常见的编码替换为从先验分布中采样的编码集合，通过对生成的恢复图像和原始图像之间的平均 L1 距离度量像素级的异常得分，我们对 MOOD 挑战数据集进行了测试，相比具有 VAEs 的标准重建方法，我们的方法具有更高的准确性。

    Dec, 2020

  • 辅助导向自回归变分自动编码器

    本文提出了一种训练程序，它基于辅助损失函数来控制潜变量所捕获的信息以及留给自回归解码器的信息，该方法可以实现任意强大的自回归解码器，达到具有潜变量的模型中最先进的定量性能，并生成定性令人信服的样本。

    Nov, 2017

  • 火星时间序列揭示：多尺度嵌套方法与因子变分自编码器

    该论文提出了一种利用小波散射协方差的无监督多尺度聚类和源分离框架，通过将信号转化为低维空间中的散射协方差表示，并使用高斯混合自编码器对不同尺度的信号进行概率聚类，以实现源的分离。该方法在火星 NASA InSight 任务记录的地震数据中进行了验证。

    May, 2023

  • 使用深度自编码器进行音频源分离

    该论文提出了一种利用深度自编码器进行无监督音频源分离的新框架，在适当配置的自编码器的帮助下，通过对编码器向量进行聚类，自动分离混合输入中未知源信号的特征。通过调查权重向量并对激活系数在代码层进行聚类，观察了频域中音频信号的原始组件。通过使用属于不同聚类的代码向量，分离并重构原始源声音。虽然回复的音频不是完美的，但在许多实际应用中可能会产生有希望的结果。

    Dec, 2014

  • 神经离散表征学习

    本文提出了一种简单而强大的生成模型，学习离散表示，可以生成高质量的图像、视频和语音，同时进行说话人转换和音素无监督学习。

    Nov, 2017

  • 向量量化自编码器的理论与实验

    该研究利用基于期望最大化算法的训练技术提高 VQ-VAE 模型在 CIFAR-10 数据集上的图像生成结果，并通过知识蒸馏技术，开发出一种非自回归机器翻译模型，其准确性几乎与强贪婪自回归基线变压器相当，但在推理速度上快 3.3 倍。

    May, 2018

  • 使用生成先验进行无监督音频源分离

    通过将生成先验训练于各个单独的源上，利用梯度下降优化方法同时在这些源特定的潜在空间中搜索，以有效地恢复各个成分来源，并且通过在飞行中优化使用频谱失真函数而非直接定义波形 GAN 生成先验可以获得良好质量的源估计，我们针对语音数字和乐器数据集的实证研究表明，与传统的与最先进的无监督基线相比，我们的方法的有效性。

    May, 2020