Graph-WaveNet 模型是悉尼科技大学的 Wu 等人发表在 I J C A I 2019 IJCAI 2019 IJCAI2019 会议上一个深度时空图预测模型，论文题目为: 《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》，文章地址为:

文心一言 Google的WaveNet声码器是一个深度学习模型，用于生成高质量的音频信号，特别是人类语音。与传统的声码器相比，WaveNet可以生成更加自然和流畅的音频，因为它直接模拟了原始音频信号的波形生成过程。 WaveNet的核心思想是使用卷积神经网络（CNN）来建模音频信号的生成过程。具体来说，WaveNet将音频信号视为一系列离散的样本点，并通过CNN来预测下一个样本点的值。通过这种

WaveNet 是生成原始音频波形的深层生成模型。这项突破性的技术已经被 Google DeepMind 引入（https://deepmind.com/blog/generate-mode-raw-audio/），用于教授如何与计算机对话。结果确实令人惊讶，在网上你可以找到合成声音的例子，电脑学习如何用名人的声音与人们谈话。 所以，你可能想知道为什么学习合成音频是如此困难。听到的每个数字声音都是

谷歌WaveNet 源码详解（来自知乎）wavenet的具体输入、输出是什么，训练过程是怎样进行的？(来自知乎)谷歌WaveNet如何通过深度学习方法来生成声音？WaveNet原文机器学习之语音生成&&音乐生成 (csdn)机器学习之由wavenet涉及到的基础知识(补充下学习ing)WaveNet原理和代码分析WaveNet Blog

目录 前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 数据预处理2. 模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数 3. 模型训练及保存1）模型训练2）模型保存3）映射保存 相关其它博客工程源代码下载其它资料下载 前言 博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰

摘要 最近开发的WaveNet结构是现实语音合成中最新的技术，一直被认为是更接近于自然声音。然而，因为wavenet依赖于依次生成音频中的每一个样本点，那么就不适合现在这种强大的并行计算机，因此，不适用与在生产环境部署。本文介绍了概率密度蒸馏法，可以从训练好的wavenet上训练一个新的并行前馈网络，并且在质量上没有显著差异。这样的系统可以实现20倍实时的高保真语音合成，已经在谷歌助手中使用，并

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境Python 环境Tensorflow 环境 模块实现1. 方言分类数据下载及预处理模型构建模型训练及保存 2. 语音识别数据预处理模型构建模型训练及保存 3. 模型测试功能选择界面语言识别功能实现界面方言分类功能实现界面 系统测试1. 训练准确率2. 测试效果3. 模型应用 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目利

linux： 1.安装所需库 pip install tensorflow-gpu==2.6.0 pip install librosa   2.下载预训练的WaveNet模型： wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/wavenet_vocoder/wavenet_vocoder.zip

今天DeepMind官方博客发布文章-DeepMind's work in 2017: A Year In Review 。过去一年，从AlphGo到WaveNet，DeepMind取得了一系列重大研究成果，成为AI领域的大明星。战柯洁，发Nature，风头无两，DeepMind如何看待自己在过去的一年的成就？明年又有哪些值得期待的新发现？让我们一起来看看DeepMind在2017年度的年