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    2019-05-25 09:41

  • 详细介绍三个领域中来自微软亚洲研究院的那些硬核论文

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    2019-01-28 09:08

  • 微软亚洲研究院视觉计算组提出高分辨率深度神经网络

    为了弥补空间精度的损失,研究者们在分类卷积神经网络结构的基础上,通过引入上采样操作和/或组合空洞卷积减少降采样次数来提升表征的分辨率,典型的结构包括Hourglass、U-Net等(如图2)。

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    它是基于另一个基于注意力的卷积TTS模型——Deep Voice 3创建的。Deep Voice 3能够将文本特征(例如字符、音素、强调等)转换成波谱特征(例如log-mel声谱和log-linear声谱)。这些波普特征可以输入到训练波形合成的模型中,例如WaveNet。相反,我们直接将从注意力机制中学习到的隐藏表示输入到神经语音编码器中,用端到端的方式从零训练整个模型。

    2018-07-26 09:12