docker pull buriburisuri/speech-to-text-wavenet docker run -it buriburisuri/speech-to-text-wavenet python recognize.py --file asset/data/LibriSpeech/test-clean/1089/134686/1089-134686-0000.fla...
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2019-06-15 22:04:00
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在金融科技的浪潮中，量化投资方法以其数据驱动和模型导向的特性，日益成为资本市场分析的重要工具。特别是，长短期记忆网络（LSTM）、Wavenet以及LightGBM等先进的机器学习算法，因其在时间序列预测中的卓越性能，被广泛应用于股票价格预测领域。LSTM作为一种特殊的循环神经网络，擅长捕捉时间序列数据中的长期依赖关系[1]。而Wavenet，最初设计用于生成原始音频波形[2]，其在金融市场的非线
具体流程为：每次训练时，滚动取前 4 个月数据，如 2018 年 1 月 31 日选股，选取 2017 年 10 月至 2018 年 1 月数据，用 2017 年 10 月至 12
引言音频生成是AIGC中一个引人注目的领域，随着深度学习技术的发展，生成高质量音频的能力不断提高。WaveNet作为一种重要的音频生成模型，通过直接建模音频波形，显著改善了音频合成的质量。本文将深入探讨WaveNet的原理、实现过程，并提供基于TensorFlow的代码示例。WaveNet的基本原理WaveNet模型由DeepMind提出，主要用于音频生成和语音合成。它利用卷积神经网络（CNN）来
Google 许多产品（如 Google Assistant 语音智能助手、搜索、地图）都内置了高质量的语音合成功能，可以生成非常自然的声音。很多开发人员告诉我们，他们希望在自己的应用中添加语音合成功能，所以我们将这个技术集成到了 Google Cloud Platform 上，谓之云端 TTS。AI 前线注：Google Cloud Platform 的官网为：https://cloud.goo
原创
2021-04-04 17:59:43
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WaveNet介绍
WaveNet是由DeepMind开发的一种深度学习模型，专门用于生成音频波形。它通过模拟人类语音的生成过程，能够生成高质量的音频，包括语音和音乐。WaveNet的出现标志着音频生成领域的一次重大突破，尤其是在语音合成和音乐生成方面。
原理详解
WaveNet的核心原理基于卷积神经网络（CNN），其主要特点包括：
自回归模型：WaveNet是一个自回归模型，意味着它生成每个
本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，建立方言和相应类别之间的映射关系，解决方言分类问题
本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频
本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC
本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，建立方言和相应类别之间的映射关系，解决方言分类问题。
本项目利用语音文件和方言标注文件，提取语音的梅尔倒谱系数特征，并对这些特征进行归一化处理。在基于标注文件的指导
Speech-to-Text-WaveNet : End-to-end sentence level English speech recognition using DeepMind's WaveNet这是一个完整的基于DeepMind公司WaveNet网络的英文语音识别案例。尽管ibab和tomlepaine已经实施了tensorflow版本的WaveNet，但他们没有实现语音识别。 这就是我
前言在时间序列模型中WaveNet模型在某些数据集上的表现比LSTM要更好，经常打Kaggle比赛的算法训练师应该有所了解。关于WaveNet模型的理论在这里就不讲了，如果大家感兴趣可以读一下WaveNet论文
GluonTs包中内置了WaveNet模型，本篇论文将示例如何使用WaveNet模型训练自己的数据，并作出预测，代码我都做了注释。首先确保GluonTs包已经安装，这里建议安装torch版
1.CNN（卷积神经网络）的典型应用场景1.1 WaveNet 模型:https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/如果你能训练人工智能机器人唱歌，干嘛还训练它聊天？在 2017 年 4 月，研究人员使用 WaveNet 模型的变体生成了歌曲。原始论文和演示可以在此处找到。http://www.creative
原创
2023-01-09 11:18:13
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基于卷积的神经网络的时间序列预测——WaveNet项目中的数据集参考：文章主要是表现出：WaveNet的核心是扩张的因果卷积层，允许它正确处理时间顺序并处理长期依赖，而不会导致模型复杂性的爆炸。 Time Series Forecasting with Convolutional Neural Networks - a Look at WaveNet注意：如果您有兴趣了解更多
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2023-10-16 00:01:07
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WaveNet取代了对音频信号使用傅里叶变换的传统方法。它通过令神经网络找出要执行的转换来实现。因此，转换可以反向传播，原始音频数据可以通过一些技术来处理，例如膨胀卷积、8位量化等。但是人们一直在研究将WaveNet方法与传统方法相结合的方式，尽管该方式将损失函数转换为多元回归的损失函数而不是WaveNet所使用的分类。WaveNet的基本构建模块是膨胀卷积，它取代了RNN获取上下文信息的功能下图
WaveNet 代码解析 —— audio_reader.py 文章目录WaveNet 代码解析 —— audio_reader.py 简介 代码解析 全局变量解析 函数解析 find_files(directory, pattern='*.wav') &n
本文综述近年来深度学习用于语音合成的一些方法。WaveNet在自回归生成模型在图像和文本领域广泛应用的时候，WaveNet [4] 尝试将这些思想应用于语音领域。仿照PixelRNN (van den Oord et al., 2016)图像生成的做法， WaveNet依据之前采样点来生成下一个采样点。生成下一个采样点的模型为CNN结构。为了生成指定说话人的声音，以及生成指定文本的声音，引入了全局
原创
2023-05-17 15:57:22
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文章目录1.关于深度残差学习2.Wavenet与TCN因果卷积与膨胀因果卷积残差连接与跳过连接3.Graph-Wavenet 模型图卷积层（GCN）4.MTGNN 模型图学习层图卷积模块时间卷积模块 本文作为系列第三讲，将正式介绍基于图神经网络的多元时间预测方法。 本文所讲解的Graph-Wavenet与MTGNN是Wu等人先后于2019年和2020年提出的模型，可以认为前者是后者的前身，我认为
