SoftGAN: Эффективное изучение генеративных моделей с помощью CycleGAN преобразования голоса
Преобразование голоса с помощью глубоких нейронных сетей стало чрезвычайно популярным за последние несколько лет благодаря усовершенствованиям по сравнению с предыдущими архитектурами преобразования голоса. В частности, архитектуры GAN, такие как CycleGAN и VAEGAN, предоставляют возможность изучать преобразование голоса из непараллельных баз данных. Однако методы, основанные на GAN, крайне нестабильны, часто требуют тщательной настройки гиперпараметров и могут привести к плохому преобразованию голосовой идентификации и существенному ухудшению качества преобразованного речевого сигнала. В этой ...