Apr, 2023

分阶段学习 GAN，用于声波频谱图中的哨声提取

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TL;DR本篇研究提出了一种基于深度学习及生成对抗网络的哨声数据增强框架，可以在极少专家标注数据情况下产生视觉上具有吸引力的哨声数据及标签，以达到对人工智能进行哨声自动化分析的目的。
whistle extractiondeep learninggenerative adversarial networksdata augmentationautomated analysis
发现论文，激发创造
  • 基于生成对抗网络的歌声分离技术 SVSGAN

    本文利用生成对抗网络（GAN）和时频掩模函数提出了一种新的人声分离框架，通过在对抗训练过程中进行混合谱分布和清洁谱分布之间的近似来进行分离，利用监督学习初始化参数并利用无监督学习进行优化，实验结果表明该框架可以提高音频分离效果。

    Oct, 2017

  • 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

  • 基于深度学习的音频伪造检测网络的泛化

    利用小波包和短時傅里叶變換等技術，用于波形数据处理，實現了更輕量級的檢測器，用于對抗利用生成式神經網絡制造的合成語音的詐騙行為，對新型 Avocado 和 BigVGAN 網絡的檢測效果更佳。

    May, 2023

  • SEGAN: 语音增强生成对抗网络

    本研究提出使用生成对抗网络进行语音增强，通过训练模型使其在波形级别对 28 个说话人和 40 种不同噪声条件进行增强，目的是解决当前技术只能处理少量特定噪声条件和依赖于一阶统计量的问题，实验证明该模型的可行性和有效性，未来可以进一步探索生成性结构用于提高语音增强的性能。

    Mar, 2017

  • Fre-GAN: 对抗训练的频率一致音频合成

    本文提出了一种名为 “Fre-GAN” 的神经音源模型，通过分辨率连接生成器和分辨率智能的鉴别器，在多个频带中学习各种尺度的频谱分布，有效地实现高保真频率一致性音频合成，并在质量和 MOS 上优于标准模型。

    Jun, 2021

  • 使用生成对抗网络探索语音增强以实现鲁棒的语音识别

    本文研究生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）在语音增强领域中的有效性，通过操作 GANs 在 log-Mel 滤波器组上而非波形上以增强受到加性和混响噪声污染的语音信号，并通过将 GAN 增强特征附加至含噪输入并再次训练而获得了相对于传统多风格训练（Multi-style Training, MTR）系统的 7％错误率改进。

    Nov, 2017

  • 语音去噪的 Wavenet

    该研究提出了一种基于非因果的扩张卷积和预测目标场而不是单个目标样本的、采用监督学习方式最小化回归损失的判别式模型适应方法，旨在进行语音去噪处理，比传统幅度谱法的维纳滤波法具有更好的计算性能和感知评估效果。

    Jun, 2017

  • 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

  • 基于生成对抗网络的音频到场景图像合成

    通过使用生成对抗网络、谱范数、投影判别器和辅助分类器等技术，我们的模型可以更好地生成声音相关的图像，这表明我们的模型在一定程度上真正了解声音和图像之间的关系。

    Aug, 2018

  • 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