AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss代码调试过程

AUTOVC零抖动语音样式传输代码分析
最新推荐文章于 2025-11-24 14:44:02 发布
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博客提及论文AUTOVC: Zero - Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss，给出代码实现参考链接https://github.com/peisuke/AutoVC.pytorch，并表示要进行测试推理部分的数据结构分析，该存储库是论文的复制代码。
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AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss笔记
qq_41562704的博客
03-22 2549
文章目录网络结构说话人编码器内容编码器解码器声码器实验 论文：AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss 代码：github地址 AutoVC在传统的非平行数据的多对多语音转换任务中表现较好，而且可以实现Zero-shot语音转换（转换为没有听过的语音风格）。 整个转换过程分为三步（1）音频->Mel谱图...
AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss 优化调整方案
ruclion的专栏
12-25 505
0. 说明 论文不太好直接出效果, 下面列出ke能有效地注意事项 1. bottleneck 1.1. 目前参数 信息瓶颈是最关键的部分, 在说话人embedding256, decoder第一层会dim变为512的前提下, 本文仅仅依赖content dim, down sampling factor两个地方控制信息瓶颈的大小, 论文中采用: 标准的32, 32 信息狭窄16, 128 信息宽阔256, 8, 同时不进行L_content的计算 代码中默认参数: 使用16, 16 1.2.
AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss
布屿
08-15 2064
AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss Abstract 非并行的多对多语音转换以及zero-shot 语音转换仍然是未被探索的领域。深度风格转移算法，如生成对抗网络（GAN）和条件变分自动编码器（CVAE），正在作为该领域的新解决方案应用。然而，GAN培训是复杂而困难的，并且没有强有力的证据证明其生成的语...
论文阅读 - AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss
zjuPeco的博客
12-10 3363
autovc论文解读
【论文学习笔记】《AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss》
求求你们别卷了
03-01 3807
《AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss》论文学习 文章目录《AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss》论文学习  摘要  1 介绍  2 相关工作  3 风格转移自动编码器    3.1 问题描述    3.2 自动编码器框架  &nbs
AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss 论文理解
ruclion的专栏
12-21 741
0.Abstract 非并行的多对多语音转换以及零语音转换仍然是未开发的领域。诸如对抗性网络（GAN）和条件变量自动编码器（CVAE）之类的深度样式转换算法已被用作该领域的新解决方案。但是，GAN训练是复杂且困难的，并且没有强有力的证据表明其生成的语音具有良好的感知质量。另一方面，CVAE训练很简单，但不具备GAN的分布匹配特性。在本文中，我们提出了一种style transfer scheme，该方案仅涉及具有精心设计的瓶颈的自动编码器。我们正式表明，该方案仅通过对自重构损失进行训练就可以实现...
AUTOVC 教程
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gitblog_00305的博客
11-24 484
**AUTOVC**（AutoVC）是一款基于自编码器的非平行多对多语音转换框架。它允许在没有源目标说话者配对数据的情况下进行零样本语音风格转移。通过仅使用自编码器损失，该模型能够在保留原始语音内容的同时转换语音风格。 ## 2. 项目快速启动 ### 环境准备 确保你的系统已经安装了以下依赖项： - Python 3 - Numpy - PyTorch >= v0.4.1 - TensorF
AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss 复现one-hot embedding版本
ruclion的专栏
01-11 460
0. 说明 speaker encoder的不好训练, 作者也建议one-hot 1. 思路 输出改为0, 1, 2, 3,4, 5.... 使用seen_unseen.txt的行数来当作字典 代码, 略 2. 实验设置 2.1. 论文参数 默认版本, 名字叫AutoVC_one_hot, 严格按照论文参数 dataloader随机取192, 3s 32降采样, 192 -> 6 lstm 32 + 32 说话人 256 没有norm speaker, norm lstm
自动变声器(AutoVC)：打破语音变换的技术边界
gitblog_00074的博客
04-25 885
自动变声器(AutoVC)：打破语音变换的技术边界 autovcAutoVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/autovc 项目简介 是一个开源的深度学习项目，它专注于实现音频信号中的说话人转换——即让一个人的声音听起来像是另一个人在说...
AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss 论文代码复现
ruclion的专栏
12-18 1104
0. 说明 复现Git的代码, 需要确认 开源代码中speaker encoder部分的pretrained model能够直接提取vctk所有说话人信息 目前同事使用speaker encoder pretrained model提取vctk embedding信息, 训练loss达不到论文写的那么低 导致音色最终的迁移不像 因此需要确认下pretrained speaker encoder是用什么语料训的 ...
AutoVC实验学习笔记
indowk的博客
08-29 420
该框架由三个模块组成，内容编码器Ec从语音中生成内容嵌入，说话人编码器Es从语音中生成说话人嵌入，解码器D从内容和说话人嵌入中合成语音。metadata.pkl：作者制作的测试集，每一行代表一个说话人信息，第一个元素是说话人id，第二个元素是说话人嵌入，第三个元素是此说话人的某句话的语音mel谱，生成方式见make_spect.py。train.pkl：每一行代表一个说话人信息，每一个说话人信息的第一个元素为说话人，第二个元素为说话人嵌入的平均值，后面的为npy文件的路径。
【亲测免费】 AutoVC安装与使用指南
gitblog_00360的博客
08-10 579
在`AutoVC`项目中，主要的目录及其功能如下： - **src**: 包含所有源代码。 - `data_loader`: 负责数据加载以及预处理的工作。 - `models`: 存储模型定义及相关类函数。 - `autoencoder.py`: 定义了自编码器模型。 - `speaker_encoder.py`: 定义了说话者编码器。 ...
自用AutoVC代码分析笔记
indowk的博客
08-31 211
学习了pytorch的data.Dataset需要重写的方法：__init__（）和__getitem__（）__init__（）：定义了类中的全局变量root_dir就是main.py中的data_dir==/spmelmeta是加载出来的train.pkl临时版，load_data（）是根据mate中的路径加载对应npy文件，并将npy文件中的数据和meta中的说话人、说话人嵌入放在一起，最后会被加载到self.train_dataset里面，__init__（）做了这些处理。
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03-16 1055
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03-18 927
AUTOVC 代码解析 —— data_loader.py 文章目录AUTOVC 代码解析 —— data_loader.py  简介  类解析    Utterances      __ init __      load_data      __ getitem __      __ len __  函数解析   
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AUTOVC个性化语音转换
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02-28 1549
概念：AutoVC是基于音频编码损失的零样本(zero-shot)音频转换，多对多的非平行音频转换框架。
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TensorFlow文本分类半监督学习：SA-LSTM与LM-LSTM对比实验
资源摘要信息: "transfer-learning-text-tf: Tensorflow实现的半监督序列学习" 本资源主要介绍了一个使用Tensorflow框架实现的半监督学习模型，特别针对文本分类任务。该模型利用转移学习的技术，通过预训练自动...
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