Dec, 2023

基于注意力的交互式解缠网络用于实例级情感语音转换

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TL;DR提出了一种基于注意力的交互式解耦网络（AINN）来实现情感语音转换，该网络利用实例级情感知识进行训练，通过两个阶段的设计有效地模拟情感细节，并通过多视图一致性机制规范转换过程，从而优于现有的情感语音转换研究。
发现论文，激发创造
  • 基于解缠自监督表征和神经听觉合成器的自然环境语音情感转换

    本文提出了一种方法，该方法使用自监督网络对话语的词汇、说话人和情绪内容进行解缠，并随后使用 HiFiGAN 回声消除器将解缠表示重新合成为目标情感的语音信号。

    Jun, 2023

  • 交互式关注网络用于方面级情感分类

    本文介绍了一种交互学习的方法，并通过提出的交互式注意力网络（IAN）模型对目标和上下文进行交互式学习，从而分别生成目标和上下文的表示，从而更好地表示目标及其相互作用的上下文，有助于情感分类。实验结果表明，该模型在 SemEval 2014 数据集上具有较好的效果。

    Sep, 2017

  • 用户生成视频情感识别的端到端视听注意力网络

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的深层视听关注网络（VAANet）来进行用户生成视频中的情感识别，其结果在两个不易的视频情绪识别数据集上均优于现有的方法。

    Feb, 2020

  • 利用分离音频表示动态表情

    提出一种基于声音分解学习的方法来提高音频驱动的视频生成的性能，从而使生成的视频更鲁棒。

    Oct, 2019

  • 利用深度生成混合网络和敌对对偶辨别器进行非并行情感转换

    提出了一种新颖的情感语音转换方法，采用变分循环生成对抗网络（VC-GAN）在没有平行训练数据的情况下进行转换，并通过基本频率轮廓的生成模块进一步优化训练过程，可以实现高质量的情感转换语音的合成。

    Jul, 2020

  • 使用全新情感语音数据集实现可见和不可见情感风格转换的声音转换技术

    本文提出了一种基于 VAW-GAN 框架的转换情感语音的方法，通过使用预训练的语音情感识别模型来传递情感样式，使网络能够将已知和未知的情感样式转移到新的话语中，从而实现了出色的性能，并发布了一个情感语音数据集。

    Oct, 2020

  • 情感社交人形智能系统

    本文提出了一种智能虚拟助手，可通过情感语义解释人类语音情感， 并且通过声音风格转移和人工生成方法生成特定情感的声波，使得与之互动的人有更好的体验。

    Apr, 2023

  • 交互空间自然语言推断

    本文介绍了交互推断网络（IIN），一种新的神经网络架构，它通过从交互空间层次性地提取语义特征来实现对语句对的高层次理解，并展示了类似大规模 NLI 的语料库上 Densely Interactive Inference Network （DIIN）的最新性能表现，DIIN 相对于最强的发表系统在具有挑战性的 Multi－Genre NLI（MultiNLI）数据集上实现了大于 20％的误差降低。

    Sep, 2017

  • 用于语音和文本数据的多模态情感识别的卷积注意力网络

    本文提出了一种使用卷积注意网络学习语音和文本数据之间隐藏表示的新方法，较之之前的表现更好，能更好地识别出 CMU-MOSEI 数据集中包含的来自语音和文本数据的情感。

    May, 2018

  • 用于有针对性情感分类的注意力编码网络

    本文提出了一个名为 Attentional Encoder Network (AEN) 的网络，它使用基于注意力机制的编码器来处理上下文与目标之间的建模，采用标签平滑正则化来解决标签不可靠的问题，并将预训练的 BERT 应用于情感分类任务，实现了新的最先进的结果。实验和分析证明了我们模型的有效性和轻量级。

    Feb, 2019