【文件属性】：
文件名称：neural-upsampling-artifacts-audio:神经音频合成中的上采样伪像– https
文件大小：19.48MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 00:31:45
JupyterNotebook
神经音频合成中的上采样伪像
该存储库包含我们文章的降价副本（ ）和用于试验其图形的代码：
：使用几种可以产生上采样伪像的神经音频合成器进行实验。
图2、3、4 ：概念图，没有代码可进行试验。
：了解到，由于权重初始化，任何转置的卷积设置（即使具有完全重叠设置或没有重叠设置）也会产生较差的初始化（带有音调伪影）。
：使用最近的邻居插值升采样层进行实验，其中引入了滤波伪像。
：使用线性插值升采样层进行实验，其中引入了滤波伪像。
：使用亚像素卷积上采样层进行实验，这可能会引入色调伪影。
：进行了转置的卷积上采样层的实验，可能会引入音调伪影。
：使用线性插值层进行实验，没有交织（可学习）卷积。 该图用作参考以讨论过滤伪像的光谱副本。
抽象的：
神经音频合成的许多最新进展都依赖于上采样层，这会引入不希望的伪像。 在计算机视觉中，已经对升采样伪像进行了研究，并且将其称
【文件预览】：
neural-upsampling-artifacts-audio-main
----DEPENDENCIES.md(225B)
----LICENSE.md(1KB)
----ARTICLE.md(37KB)
----README.md(3KB)
----Figures()
--------Fig8_right.ipynb(1.41MB)
--------Fig7.ipynb(753KB)
--------PNGs()
--------Fig8_left.ipynb(754KB)
--------Fig5.ipynb(81KB)
--------Fig1_9.ipynb(11.63MB)
--------Fig6_right.ipynb(1.38MB)
--------Fig6_left.ipynb(1.38MB)