Parallel-data-free voice conver- sion using cycle-consistent adversarial networks

时间 2021-01-20

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会议：EUSIPCO 2018 单位：日本NTT 1. abstract 本文实现不需要平行数据，不需要额外的数据，模型，对齐方式实现的高质量，通用的语音转换。用带门控CNN的CycleGAN-VC实现，用adversarial 和cycle consistent loss同时进行正向和反向的映射，从而在不匹配的数据中找到最佳的伪对（psedu paired)。 2. introduction a

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1. Voice Conversion using Convolutional Neural Networks 翻译
2. Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks
3. Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
4. Unsupervised Adversarial Depth Estimation using Cycled Generative Networks（2018.7）
5. Generative Adversarial Network Architectures For Image Synthesis Using Capsule Networks
6. CVPR：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
7. [Style Transfer]——Blood Vessel Geometry Synthesis using Generative Adversarial Networks
8. CycleGAN:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
9. 《Semantic Segmentation using Adversarial Networks》论文笔记
10. [semantic segmentation] using Adversarial Networks 论文学习
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