生成对抗网络GAN（二） 语音相关

最新推荐文章于 2025-05-12 21:37:35 发布
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本文探讨了如何通过多任务对抗学习提高语音识别的鲁棒性。使用输入网络作为特征提取器，senone输出网络进行senone分类，而domain输出网络则识别噪音类型。为增强对噪声的抵抗力，引入了GRL层。训练过程需要clean speech和noisy speech的配对样本，以确保去除噪声的同时保留原始语音信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                      

多任务对抗学习[1]

这里写图片描述
为了获得对噪音的鲁棒性，引入多任务学习，分为三个网络：
- 输入网络（绿色），用作特征提取器
- senone输出网络（红色），用作senone分类
- domain输出网络（蓝色），domain这里指噪音的类型，总共17种噪声

为了增加对噪音的鲁棒性，增加了GRL层（gradient reversal layer），网络在反向传播的时候，对于domain网络过来的梯度取了−α 

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生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细
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生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，旨在解决生成式建模问题，即创建新的、看似真实的样本，如图像、音频或文本。GANs的核心在于它...
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【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识
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GAN 生成对抗网络
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