基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法
Multi-scale audio sequence generation method based on generative adversarial networks and feature fusion
广西大学 a. 计算机与电子信息学院; b. 广西多媒体通信与网络技术重点实验室; c. 广西高校并行分布与智能计算重点实验室; d. 广西智能数字服务工程技术研究中心, 南宁 530004
摘要
音频数据规模不足是语音识别过程中的一个常见问题，通过较少的训练数据训练得到的语音识别模型效果难以得到保证。因此，提出一种基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法（multi-scale audio sequence GAN，MAS-GAN），包含多尺度音频序列生成器和真伪—类别判别器。生成器通过3个上采样子网络学习音频序列不同时域和频域的特征，再将不同尺度的特征融合成伪音频序列；判别器通过辅助分类器将生成的伪数据和真实数据区分开，同时指导生成器生成各类别的数据。实验表明，与目前主流的音频序列生成方法相比，所提方法的IS和FID分数分别提高了6.78%和3.75%，可以生成更高质量的音频序列；同时通过在SC09数据集上进行分类实验来评估生成音频序列的质量，所提方法的分类准确率比其他方法高2.3%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71963001)
广西壮族自治区科技计划资助项目(2017AB15008)
崇左市科技计划资助项目(FB2018001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.01.0018
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2770-2774
文章编号: 1001-3695(2023)09-032-2770-05
发布历史
[2023-04-03] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
许华杰, 张勃. 基于生成对抗网络与特征融合的多尺度音频序列生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2770-2774. (Xu Huajie, Zhang Bo. Multi-scale audio sequence generation method based on generative adversarial networks and feature fusion [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2770-2774. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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