原文:声谱预测网络(Tacotron2)

整个特征预测网络是一个带有注意力机制 attention 的seq seq网络。 编码器 解码器 Encoder Decoder 结构 在原始的编码器 解码器结构中,编码器 encoder 输入一个序列或句子,然后将其压缩到一个固定长度的向量 向量也可以理解为一种形式的序列 中 解码器 decoder 使用固定长度的向量,将其解压成一个序列。 最普遍的方式是使用RNN实现编码器和解码器。 编码器 ...

2018-08-24 08:56 0 7001 推荐指数:

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Tacotron

传统的基于语音参数的合成方法。 3个模块 文本分析:从原始的文本输入中,识别出来这段文本中的每一个字中的重音,节奏,语调。 结构:对应听懂,三级停顿两级重音,一级,二级,语调。 声学模型:从文本中抽取文本特征中,输入到声学模型中预测每一帧的文本所对应的声学的特征。基于TTL的模型。 声码 ...

Thu Dec 05 00:39:00 CST 2019 0 286
各种深度预测网络

能做深度预测或估计的网络好多,记一下,有时间一个个找源码和数据跑一遍。 1,monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18,monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2 ...

Wed Feb 27 01:03:00 CST 2019 0 1874
ResNet网络的训练和预测

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测、语义分割、人脸识别等高层视觉任务的基础。 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ...

Tue Feb 16 14:59:00 CST 2021 0 328
网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量

目录 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 数据集介绍 预测流程 数据集准备 SVR预测 LSTM 预测 优化点 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 在上篇博客LSTM机器学习生成 ...

Sun Aug 29 22:08:00 CST 2021 9 807
pytorch 孪生网络 训练与预测

[[1.] [0.] [1.] [0.] [1.] [1.] [0.] [0.]] 0代表相似,1代表不相似 loss曲线: 测试: 数据集: https://i.cnblogs. ...

Mon Sep 30 19:28:00 CST 2019 1 1003
神经网络进行分类预测

神经网络解决多类分类问题的本质是把原分类问题分解为一类对其他类(one-vs-all)的二类分类问题 在二分类中要把标签设置为(0,1),在多分类问题中要把标签设置为ont-hot标签,也就是(0,0,1,0)此类的格式,1表示属于某个类。 分类和回归的损失函数: 分类二分类采用 ...

Wed Apr 17 17:47:00 CST 2019 0 1753
网络流量预测入门(二)之LSTM介绍

目录 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 LSTM简介 Simple RNN的弊端 LSTM的结构 细胞状态(Cell State) 门(Gate) 遗忘门(Forget Gate ...

Thu Jan 28 19:39:00 CST 2021 0 1534
 
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