التاليالدليل التالي
كشف التزييف العميق للصوت
الذكاء الاصطناعي الصوتي
دليل الصوت AI
WaveNet is an autoregressive model for raw audio waveforms.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~1 min
Its original paper describes causal dilated convolutions, a categorical distribution over quantized samples, and conditional speech generation from linguistic and speaker features.
WaveNet generates raw audio one sample at a time. The original paper uses causal dilated convolutions and an 8-bit µ-law representation with a categorical distribution over 256 possible values. In conditional speech synthesis, linguistic and speaker features can condition the waveform generation. The paper reports results in its own speech and music experiments; it does not establish current product adoption or universal use in accessibility, singing or music generation.
Modeling waveform samples sequentially using prior samples as context.
Using causal dilated convolutions to expand receptive field.
Predicting a categorical distribution over 256 µ-law-quantized sample values.
Generating speech waveforms conditioned on linguistic and speaker features in the paper’s TTS setup.
Evaluate the original model on the intended audio task and hardware. Later systems such as parallel or recurrent vocoders require their own primary-source evidence; do not infer a current product roadmap from the WaveNet paper.
رسالة إخبارية مجانية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
WaveNet is an autoregressive model for raw audio waveforms. Its original paper describes causal dilated convolutions, a categorical distribution over quantized samples, and conditional speech generation from linguistic and speaker features.
WaveNet هو نظام انحدار ذاتي: فهو يتنبأ بكل عينة صوتية بناءً على العينات التي سبقتها.
تتيح التلافيف السببية المتوسعة للشبكة تغطية آلاف العينات السابقة بكفاءة بينما تنظر فقط إلى الوراء في الوقت المناسب.
The original WaveNet paper uses 8-bit µ-law companding and predicts a categorical distribution over 256 quantized audio values at each step.
ولأن كل عينة تعتمد على العينات السابقة لها، كان التوليد متسلسلًا وبالتالي بطيئًا، مما حفز Parallel WaveNet والخلفاء الآخرين.
The WaveNet paper uses a conditional WaveNet to generate raw speech waveforms from linguistic and speaker conditioning features; it does not make the spectrogram the final output.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
كشف التزييف العميق للصوت
الذكاء الاصطناعي الصوتي