本文是对 ICLR 2020 论文《High Fidelity Speech Synthesis with Adversarial Networks》的解读，论文作者来自谷歌。
GAN诞生在2014年，Ian Goodfellow和他的同事发表了名为生成性对抗网络Generative Adversarial Nets的论文。
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466
语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上，英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】，介绍了语音合成技术的理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好，我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
66aix是一款终极的AI助手工具，可以帮助您生成独特的内容，修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时，它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
近年来，生成对抗网络(GAN)得到广泛的研究，已经在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合，针对有监督学习、半监督学习、无监督学习任务都有许多新型算法涌现出来。同时，由于 GAN 无需显式建模任何数据分布就可生成Real-like的样本，因此已经广泛应用到了诸如计算机视觉、自然语言处理等领域中。
---- 新智元报道 来源：Facebook AI 编辑：LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作，继wav2vec, wav2vec 2.0以来，又出完全不需要监督数据的wav2vec-U，小众语言也能用语音识别啦！ 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外，随着语音识别技术的逐渐成熟，和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示，还是回答用户的问题，语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易，无需学习，想要干什么只
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 AI语音技术是AI技术的一个分支，随着AI技术的发展，AI语音技术突飞猛进、换代升级。 通过基于AI的深度伪造变声技术，可以利用少量用户的语音生成他想要模仿的语音。这种技术在给用户带来新奇体验的同时，潜在安全风险。 深度伪造AI变声技术可能成为语音诈骗的利器。 研究发现，利用漏洞可以解密窃听VoIP电话，并利用少量目标人物的语音素材，基于深度伪造AI变声技术，生成目标人物语音进行注入，拨打虚假诈骗电话。 下图展示了语音诈骗的整体流程。总的来说，这种新型
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。
生成学习（Generative Learning）在机器学习领域中占据了重要的位置。它通过学习数据分布的方式生成新的数据实例，这在多种应用中表现出了其独特的价值。本节将深入探讨生成学习的核心概念，明确区分生成学习与判别学习，并探索生成学习的主要应用场景。
现如今，无论到什么样的场合，都需要通过微信扫码的方式进入，因此在生成二维码方面必须要运用软件来完成的。那么，随着二维码生成器研发出来之后，可以说在功能的先进性上会更加突出。接下来，由小编为你介绍一下主要具备哪些先进的功能呢？
刷脸乘车、刷脸支付、刷脸解锁手机......从钱包到手机，这一次干脆彻底解放。生活中似乎不会再有忘带现金、忘记密码的尴尬，因为没有人出门会忘记”带脸“。现实真魔幻，很快在中国什么都可以刷脸了。然后呢？ AI 技术的曲折发展，宛若一个经历了大起大落、终磨一剑的绝世高手，坚守半世纪终于再次获得尊重。但是，那些招数又能否经得起现实的考验？ 什么是生物识别验证？ 在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： W
摘 要 2017年1月至9月，360烽火实验室共捕获手机勒索恶意软件50万余个，平均每月捕获手机勒索软件5.5万余个。语音识别、二维码和文件加密等新型勒索软件不断涌现。 社交网络服务被滥用，2017年前三季度，360烽火实验室发现勒索信息中新增QQ号码7.7万余个，QQ群号码1千余个。其中，一季度新增QQ号码和QQ群号码数量均为最多，第二、三季度逐渐下降，与一季度相比二季度下降23.0%，三季度下降56.8%。 大部分勒索信息中都会同时出现QQ号和QQ群号。在相似页面布局的勒索页面中，变化是只是
前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN 领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。
经典的文本转语音（以下称 TTS）系统包括多个独立训练或独立设计的阶段，如文本归一化、语言特征对齐、梅尔谱图合成和原始音频波形合成。尽管 TTS 已经能够实现逼真和高保真度的语音合成，并在现实中得到广泛应用，但这类模块化方法也存在许多缺点。比如每个阶段都需要监督，在某些情况下需要耗费高成本的「真值」标注来指导每个阶段的输出。此外，这类方法无法像机器学习领域很多预测或者合成任务那样，获得数据驱动「端到端」学习方法的全部潜在收益。
正如我所说的，能够将一篇论文转换成代码绝对是一种超超能力，尤其是在像机器学习这样每天都在快速发展的领域。
强化学习（Reinforcement Learning）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是两种重要的机器学习方法，它们各自有着不同的学习目标、过程和结果。本文将介绍强化学习和生成对抗网络的区别和联系，并详细解释它们的目标、过程和结果。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。
大家好，我是方圆小天地，本文将为大家介绍下 Python 中的 生成器，它有何强大之处，实际开发任务中 for循环与生成器我们将如何取舍。
GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络，了解GAN，私下我喜欢叫它为“内卷”网络，为啥这么说，我们先来看一个故事！！！
生成器、迭代器作为python的两个高级特性，相信大家肯定耳熟能详，都能说道上一阵，但很多时候都是说说而已，知道有这么个东西，而且是好东西，但再看看写过的代码，有多少确实使用它的？
StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
2016年3月，AlphaGO横空出世，击败人类顶尖职业棋手，引爆了人工智能热潮。之后AlphaGO Master和AlphaGO Zero更是无情的碾压人类棋手，人们终于认识到，人类迎来了可怕的对手。在这之前，人类还抱有一点幻想，某个英雄会应运而生，为人类而战，然而现实很残酷。人工智能最可怕的地方在于，其进步神速，在突破了一个瓶颈后，会引起裂变。
我们这一期文章不打算从头开始讲述GAN，所以如果大家没有相关基础的，就先看一下我们上一期GAN的介绍。
循环生成对抗网络（简称CycleGans）[1]是功能强大的计算机算法，具有改善数字生态系统的潜力。它们能够将信息从一种表示形式转换为另一种表示形式。例如，当给定图像时，他们可以对其进行模糊处理，着色（如果其最初是黑白的），提高其清晰度或填补缺失的空白。
十二、图像检测-异常检测 35 Learning Unsupervised Metaformer for Anomaly Detection 图像异常检测 (Anomaly detection，AD) ，解决图像异常的分类或定位问题。本文解决基于重建的图像 AD 方法的两个关键问题，即模型适应性和重建差异性。前者将 AD 模型概括为处理广泛的对象类别，而后者为定位异常区域提供了有用的线索。 方法核心是一个无监督的通用模型，称为 Metaformer，利用元学习模型参数来实现高模型适应能力和实例感知注意力来
来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向，引领了第三次人工智能的浪潮。
嘿, Siri：语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下： 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务； 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
机器之心报道 机器之心编辑部 「 SpeechGPT 为打造真正的多模态大语言模型指明了方向：将不同模态的数据（视觉，语音等）统一表示为离散单元集成在 LLM 之中，在跨模态数据集上经过预训练和指令微调，来使得模型具有多模态理解和生成的能力，从而离 AGI 更进一步。」—— 复旦大学计算机学院教授邱锡鹏 大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务上表现出惊人的能力。与此同时，多模态大型语言模型，如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA，已经探索了 LLM 理解多模态信息的能力。然而，当前 LLM 与
颜萌 林鳞 编译自 Sigmoidal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 怎样教机器画一张从未见过的人脸呢？我们知道计算机可以存储大量照片，但它并不知道像素与外观是如何关联起来的。 多年来，各种各样的生成模型都试图解决这个问题。它们使用不同的假设模拟底层数据分布，但那些假设通常并不实用。 目前的实现方法都不是最优解：隐马尔可夫模型生成的文本非常枯燥，由上一句就能预测下一句；变分自编码器（Variational Autoencoders）生成的图像是模糊的，图像之间尽管名称不同，但实际上变化很小，缺乏多
众所周知，人工神经网络(ANN)的设计思路是模仿人脑结构。但是直到10年前，ANN和人类大脑之间唯一的共同点是对实体的命名方式（例如神经元）。由于预测能力较弱并且实际应用的领域较少，这样的神经网络几乎毫无用处。
本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。
人类对话中通常存在非语言行为，其中最重要的是手势语言。这些非语言手势提供了关键信息、丰富了对话的上下文线索。最近，基于深度学习的方法在从多模态输入生成手势的领域中广泛应用。特别是，这些方法将问题建模为有条件的运动生成，并通过训练一个以说话者身份音频波形、语音文本或这些多模态信号的组合为输入的有条件生成模型来解决。虽然结合了多个模态，但结果往往受到音频信号的节奏高度相关的影响，因为它与说话期间手势的表现密切相关。而其他工作认识到通过共话手势传达的语义的重要性，但它们的框架在很大程度上依赖于预定义的手势类型或关键字，这使得难以有效表达更复杂的意图。
生成模型：p(x) 即观测x出现的概率。如果有标签则表示为: p(x|y) 指定标签y生成x的概率。
近日，腾讯朱雀实验室受邀参加全球顶级信息安全峰会 CanSecWest 2021，并进行了题为《The Risk of AI Abuse: Be Careful with Your Voice（AI 被滥用的风险：小心您的声音安全》的分享。腾讯朱雀实验室分享的最新研究成果表明，VoIP 电话劫持与 AI 语音模拟技术的结合将带来极大潜在风险。
话说，BullshitGenerator 这个项目最初起源于知乎上一位网友的提问：“学生会退会申请六千字怎么写？”，本来很简单的一个问题，但是回答中很多跑偏题的，于是本项目的贡献者之一表示看不下去了，并“随便写了个项目”：狗屁不通文章生成器，帮助这位同学写了一篇退会申请。
提升单位时间的收益其实就是提升时薪（但并不一定局限于按时薪支付的副业，其他形式可以折算成时薪），有几个简单的思路。
选自 KDnuggets 机器之心编译 作者：Michael Dietz 参与：Jane W、晏奇、吴攀 生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中，Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因，并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。 生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中，我们将
导语：生成对抗网络（GAN）近来在研究界得到了很大的关注。在这篇文章中，Waya.ai 的创始人 Michael Dietz 介绍了 GAN 如此大有潜力的原因，并且通过 GAN 与拳击比赛的生动比较对 GAN 的工作方式进行了阐释。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 生成对抗网络（GAN）由两个独立的网络组成，即生成器（generator）和判别器（discriminator）。GAN 将无监督学习问题作为这两者之间的博弈。在本文中，我们将看到为什么 GAN 有这么大的潜力，并且通过 GAN 与拳击比赛的
近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下，神经网络后门攻击也悄然兴起。本文选取了 IJCAI2019 的 3 篇论文，从目标检测对抗攻击、实时对抗攻击、神经网络后门攻击三个方面，为大家梳理最新进展。
本文对中科院自动化所胡占义团队完成，被AAAI-20录用的论文《Zero-Shot Learning from Adversarial FeatureResidual to Compact Visual Feature》进行解读。
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