データのアライメントも学習するEnd-To-End新音声合成、EATS!
3つの要点 ✔️ 真のEnd-to-Endに近づいたDeepMindの新音声合成方式 ✔️ テキストと音声のアライメントを自動で学習可能に ✔️ GAN識別器を使った巧妙な損失関数設計 End-to-End Adversarial Text-to-Speech written by Jeff Donahue,Sander Dieleman,Mikołaj Bińkowski,Erich Elsen,Karen Simonyan (Submitted on 5 Jun 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Sound (cs.SD); Machine Learning (cs.LG); Audio and Speech Processing (eess.AS) はじめに DeepMindからまた新しい音声合成が出ました! すごいの? もうT
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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