| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 31 |
- python
- FirebaseV9
- clone coding
- App
- 강화학습
- expo
- selenium
- 클론코딩
- ReactNative
- Ros
- Reinforcement Learning
- DeepMind
- 카트폴
- 전국국밥
- 논문리뷰
- 음성합성
- 머신러닝
- 앱개발
- TTS
- 강화학습 기초
- TeachagleMachine
- Ai
- React
- Instagrame clone
- 딥러닝
- JavaScript
- coding
- pandas
- 사이드프로젝트
- 데이터분석
- Today
- Total
목록WaveNet (2)
qcoding
논문 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio 저자 Aaron van den Oord et al. (DeepMind) 학회/연도 arXiv 2016 (ICLR 2017 Workshop) arXiv 1609.03499 데모 DeepMind Blog📄 한 문단 요약WaveNet은 DeepMind가 2016년에 발표한 오디오 생성 모델이다. 핵심 아이디어는 단순하다. 음성 파형(waveform)을 16kHz로 샘플링하면 1초에 16,000개의 정수 값이 나오는데, 이것을 과거 값들을 조건으로 한 자기회귀 확률 모델로 한 샘플씩 예측한다. 핵심 구조는 희석 인과 합성곱(dilated causal convolution)으로, dilation을 1→2→4→…→512까지 ..
논문 Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions 저자 Jonathan Shen et al. (Google) 학회/연도 ICASSP 2018 / arXiv 2017 arXiv 1712.05884 샘플 Google Tacotron 2 Demo📄 한 문단 요약Tacotron 2는 "텍스트를 어떻게 사람 목소리처럼 읽게 만들 것인가"라는 TTS 문제를 두 단계로 나눈 논문이다. 첫 번째 네트워크는 문자 입력을 80채널 mel spectrogram으로 변환하고, 두 번째 WaveNet vocoder는 그 spectrogram을 실제 waveform으로 합성한다. 핵심 결과는 MOS 4.526으로, 전문 성우 ..