傳統的基於語音參數的合成方法。 3個模塊 文本分析:從原始的文本輸入中,識別出來這段文本中的每一個字中的重音,節奏,語調。 結構:對應聽懂,三級停頓兩級重音,一級,二級,語調。 聲學模型:從文本中抽取文本特征中,輸入到聲學模型中預測每一幀的文本所對應的聲學的特征。基於TTL的模型。 聲碼 ...
整個特征預測網絡是一個帶有注意力機制 attention 的seq seq網絡。 編碼器 解碼器 Encoder Decoder 結構 在原始的編碼器 解碼器結構中,編碼器 encoder 輸入一個序列或句子,然后將其壓縮到一個固定長度的向量 向量也可以理解為一種形式的序列 中 解碼器 decoder 使用固定長度的向量,將其解壓成一個序列。 最普遍的方式是使用RNN實現編碼器和解碼器。 編碼器 ...
2018-08-24 08:56 0 7001 推薦指數:
傳統的基於語音參數的合成方法。 3個模塊 文本分析:從原始的文本輸入中,識別出來這段文本中的每一個字中的重音,節奏,語調。 結構:對應聽懂,三級停頓兩級重音,一級,二級,語調。 聲學模型:從文本中抽取文本特征中,輸入到聲學模型中預測每一幀的文本所對應的聲學的特征。基於TTL的模型。 聲碼 ...
能做深度預測或估計的網絡好多,記一下,有時間一個個找源碼和數據跑一遍。 1,monodepth 無監督 有 tf 和 pytorch 代碼 18,monodepth2 無監督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2 ...
ResNet網絡的訓練和預測 簡介 Introduction 圖像分類與CNN 圖像分類 是指將圖像信息中所反映的不同特征,把不同類別的目標區分開來的圖像處理方法,是計算機視覺中其他任務,比如目標檢測、語義分割、人臉識別等高層視覺任務的基礎。 ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽 ...
目錄 網絡流量預測入門(三)之LSTM預測網絡流量 數據集介紹 預測流程 數據集准備 SVR預測 LSTM 預測 優化點 網絡流量預測入門(三)之LSTM預測網絡流量 在上篇博客LSTM機器學習生成 ...
[[1.] [0.] [1.] [0.] [1.] [1.] [0.] [0.]] 0代表相似,1代表不相似 loss曲線: 測試: 數據集: https://i.cnblogs. ...
神經網絡解決多類分類問題的本質是把原分類問題分解為一類對其他類(one-vs-all)的二類分類問題 在二分類中要把標簽設置為(0,1),在多分類問題中要把標簽設置為ont-hot標簽,也就是(0,0,1,0)此類的格式,1表示屬於某個類。 分類和回歸的損失函數: 分類二分類采用 ...
目錄 網絡流量預測入門(二)之LSTM介紹 LSTM簡介 Simple RNN的弊端 LSTM的結構 細胞狀態(Cell State) 門(Gate) 遺忘門(Forget Gate ...
https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/basic/module.html ...