feature disentangle(语者转换)

最新推荐文章于 2024-08-11 21:49:37 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-11 21:49:37 发布 · 379 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

本文回顾了深度学习领域的关键进展，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer在图像识别、自然语言处理中的应用。重点讨论了这些模型在19年和18年的重要论文突破。

https://arxiv.org/abs/1904.05742
https://arxiv.org/abs/1804.02812
https://arxiv.org/abs/1905.05879

Chapter2-1_Voice Conversion(Feature Disentangle)
zjuPeco的博客
05-16 1912
文章目录1 什么是Voice Conversion2 实际实现中的细节3 根据数据集分类4 Feature disentangle 本文为李弘毅老师【Voice Conversion - Feature Disentangle】的课程笔记，课程视频youtube地址，点这里????(需翻墙)。 下文中用到的图片均来自于李宏毅老师的PPT，若有侵权，必定删除。 文章索引： 上篇 - 1-7 Language Modeling 下篇 - 待更新 总目录 1 什么是Voice Conversion Voice C
第二十三周：文献阅读+机器学习
m0_66015895的博客
09-24 349
这周学习了自监督学习中的Auto-Encoder（自编码器），自编码器其实也是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，目标是使用稀疏的高阶特征重新组合来重构自己。通过视频和自主查找资料学习，了解自编码器的概念和原理，其中最主要的是如何做数据降维。除此之外还有自编码器的几种变形，例如降噪自编码器。通过视频学习大概了解自编码器是如何做压缩、特征解耦、异常检测应用，然后通过代码搭建自编码器的网络结构，并阅读量一篇关于通过自编码器做情感分析的文献，进一步了解自编码器的实际应用，并培养阅读文献的习惯。
论文阅读——A Unified Feature Disentangler for Multi-Domain Image Translation and Manipulation
probie的博客
03-04 468
摘要： 方法总览图： 网络架构图： 论文地址： arXiv NeurIPS 代码地址： GitHub(pytorch)
Feature_Disentangler:模型中Domain2Vector中提出的特征解缠结的实现
03-09
Feature_Disentangler 模型中Domain2Vector中提出的特征解缠结的实现
李宏毅DLHLP.09.Voice Conversion.1/2. Feature Disentangle
老毛的博客
10-07 2681
文章目录介绍什么是VC应用实操 介绍 本门课程是2020年李宏毅老师新课：Deep Learning for Human Language Processing（深度学习与人类语言处理） 课程网站 B站视频 公式输入请参考：在线Latex公式 什么是VC 输入一段声音，输出另外一段声音 通常情况： What is preserved?Content What is changed?Many different aspects … 应用 常见应用就是转换说话的人 • The same sentence sa
paper8:Exploring Disentangled Feature Representation Beyond Face Identification 2018CVPR
eveglow
04-13 1420
Exploring Disentangled Feature Representation Beyond Face Identification 探索人脸识别之外的解纠缠特征表示 2018CVPR 一．摘要 本文提出了一种基于人脸识别的最小化监督下的学习disentangled 互补人脸feature的方法。 构建了一个身份提取和消除的两路auto-encoder框架（D2...
Disentangle 相关论文总结1
08-03
Feature Separation 是另一种相关但目标不同的方法，常见于领域适应（domain adaptation）和图像到图像转换（image-to-image translation）任务中。这一类方法将学到的特征拆分为两部分，一部分随特定条件（如领域或...
李宏毅机器学习--self-supervised：BERT、GPT、Auto-encoder
iwill323的博客
10-25 2681
李宏毅机器学习--self-supervised--BERT和GPT
李宏毅《DLHLP》学习笔记7 - Voice Conversion
好记性不如烂笔头
12-03 1928
视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=Jj6blc8UijY&list=PLJV_el3uVTsO07RpBYFsXg-bN5Lu0nhdG&index=9&ab_channel=Hung-yiLee 课件链接：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/DLHLP20/Voice%20Conversion%20(v3).pdf语音转换的用处很多，如合成其他人的声音、合成不同情绪的声音等。本节介绍的技术都是从acoustic
Domain Adaptation 论文笔记
ethanzhangg的博客
03-22 1166
Domain Adaptation paper个人笔记
机器学习-40-GAN-07-Feature Extraction(InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN,Feature Disentangle(Voice Conversion))
迷雾总会解
01-16 1503
本节主要介绍InfoGAN，VAE-GAN，BiGAN和Triple GAN，可以用于做feature extraction。还介绍了Domain-adversarial training,Voice Conversion(声音转换)以及Feature Disentangle(特征解耦)。
自编码器（Auto-encoder）的概念和应用
蓝鲸鱼的博客
05-06 3329
文章目录1. 基本概念2. 应用2.1 de-noising auto-encoder2.2 feature disentangle2.3 discrete representation2.4 text as representation2.5 Tree as representation2.6 generator2.7 compression2.8 anomaly detection 1. 基本概念 Auto-encoder包含一个encoder和一个decoder，encoder将原始图片转化为一个低维
2020李宏毅学习笔记——49.More about Auto-Encoder(3_4)
weixin_44554337的博客
07-11 309
第二个话题（More interpretable embedding） 接下来我们来看如何得到解释性更好的Embedding，这样的方法也可以称为Feature Disentangle（特征结构）。因为对于Encoder的输入数据来说，经过Encoder得到的Embedding其实包含了关于它的很多类型的信息。例如，如果现在输入的是一段声音讯号，那么Embedding可能包含内容信息、讲话者的信息…… 1.Feature Disentangle Disentangle意思是解开 An object cont
深度学习与人类语言处理学习笔记（二）—— 变声（理论篇）
weixin_36488653的博客
10-14 2150
文章目录1. Voice Conversion1.1 Feature Disentangle1.1.1 Pre-training Encoders1.1.2 Adversarial Training1.1.3 Network Design1.1.4 2nd Stage Training1.2 Direct Transformation1.2.1 Cycle GAN1.2.2 StarGAN1.2.3 Blow 1. Voice Conversion 通过网络学习将一种声音转换成另一种声音，也就是变声器。 这
【学习】auto-encoder、feature disentanglement、discrete representation、anomaly detection
Raphael9900的博客
12-22 1210
李宏毅机器学习
【NLP】自然语言处理学习笔记（二）语音转换
兴趣使然的创作者
06-18 2239
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466什么是语音转换？ 语音转换就是将一段语音转换成另一段语音，内容保持不变。 比如，最常见的应用是变声器。此外，也可以实现语音降噪，语音加噪等其它应用场景。 语音数据可分为两个种类：Parallel Data和Unparallel Data Parallel Data即一对对的数据集，两段相同内容的语音由不同音源来发出。 Un
自动编码器Auto-Encoder
最新发布
Iawfy22的博客
08-11 964
自动编码器Auto-Encoder学习笔记
Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-Shot Classification（理解小样本分类的边缘）
breeze21的博客
10-01 2180
Abstract. 本文引入了一个基于度量学习的小样本学习的负边缘损失，负边缘损失显著优于softmax损失，在三个标准的小样本分类基准上实现了最好效果的accuracy。这些结果与度量学习领域的普遍做法相反，普遍做法的边际为零或正。为了理解为什么负边缘损失在小样本分类中表现良好，我们从经验和理论两方面分析了训练类和新类在不同边缘下学习到的特征的可鉴别性(discriminability)。我们发现，负边缘虽然降低了训练类的特征可识别性(discriminability)，但也可以避免将相同的新类的样本错误
论文解读 | Negative Margin Matters: Understanding Margin in Few-shot Classification, ECCV2020 spotlight
RitaRao的博客
01-07 1260
本文第一次从理论和实验两方面证明带负margin的softmax损失在小样本分类中惊人地有效
feature disentangle
04-10
特征解缠是机器学习中的一个概念，指的是通过对数据进行分解和组合，将数据特征中的不同成分和属性进行解耦和分离，使得每一个特征具有独特的意义和功能。这种技术可以帮助我们更好地理解和分析数据，提升机器学习的效率和准确性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值