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基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法
1
作者
许华杰
张勃
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第9期2770-2774,共5页
音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多...
音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多尺度音频序列生成器和真伪—类别判别器。生成器通过3个上采样子网络学习音频序列不同时域和频域的特征,再将不同尺度的特征融合成伪音频序列;判别器通过辅助分类器将生成的伪数据和真实数据区分开,同时指导生成器生成各类别的数据。实验表明,与目前主流的音频序列生成方法相比,所提方法的IS和FID分数分别提高了6.78%和3.75%,可以生成更高质量的音频序列;同时通过在SC09数据集上进行分类实验来评估生成音频序列的质量,所提方法的分类准确率比其他方法高2.3%。
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关键词
音频序列生成
生成对抗网络
半监督学习
特征融合
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题名
基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法
1
作者
许华杰
张勃
机构
广西大学
计算
机与电子信息学院
广西大学
广西
多媒体通信与网络技术
重点
实验室
广西大学广西高校并行分布与智能计算重点实验室
广西大学
广西
智能
数字服务工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第9期2770-2774,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71963001)
广西壮族自治区科技计划资助项目(2017AB15008)
崇左市科技计划资助项目(FB2018001)。
文摘
音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题,通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此,提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法(multi-scale audio sequence GAN,MAS-GAN),包含多尺度音频序列生成器和真伪—类别判别器。生成器通过3个上采样子网络学习音频序列不同时域和频域的特征,再将不同尺度的特征融合成伪音频序列;判别器通过辅助分类器将生成的伪数据和真实数据区分开,同时指导生成器生成各类别的数据。实验表明,与目前主流的音频序列生成方法相比,所提方法的IS和FID分数分别提高了6.78%和3.75%,可以生成更高质量的音频序列;同时通过在SC09数据集上进行分类实验来评估生成音频序列的质量,所提方法的分类准确率比其他方法高2.3%。
关键词
音频序列生成
生成对抗网络
半监督学习
特征融合
Keywords
audio sequence generation
generative adversarial network
semi-supervised learning
feature fusion
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法
许华杰
张勃
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
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