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Python-Tacotron使用Tacotron进行语音识别下载
weixin_39820835
2019-12-28 09:30:12
Tacotron 使用Tacotron进行语音识别
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/weixin_39841856/11510738?utm_source=bbsseo
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olayakemeng
2021-05-12
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深度学习-语音识别实战(Python) https://download.csdn.net/download/weixin_56746334/18623058
Python
-
Tacotron
使用
Tacotron
进行
语音识别
Tacotron
使用
Tacotron
进行
语音识别
深度学习-
语音识别
实战(
Python
).rar
深度学习-
语音识别
实战(
Python
)视频教程分享; 章节1 seq2seq序列网络模型 章节2 LAS
语音识别
模型实战 章节3 starganvc2变声器论文原理解读 章节4 starganvc2变声器源码实战 章节5 语音分离ConvTasnet模型 章节6 ConvTasnet语音分离实战 章节7 语音合成技术概述 章节8 语音合成
tacotron
最新版实战 章节9 基础补充-PyTorch框架基本处理操作 章节10 PyTorch
使用
补充-神经网络实战分类与回归任务 章节11 算法补充-卷积神经网络原理与参数解读 章节12 策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
NVIDIA GTC CHINA 2019 大会PPT汇总(92份).zip
NVIDIA GTC CHINA 2019 大会PPT汇总,共92份。 包括但不限于一下内容。 一、人工智能与深度学习 超越黑匣子:为深度学习注入结构 持久性 CUDA GPU 编程及其应用 从框架到平台,AWS 的深度学习实践 大规模算力平台构建和多机多卡线性扩展 滴滴端到端语音 AI 技术实践——从算法到应用 飞桨大规模分布式训练与应用 分析深度学习网络模型及自动混合精度以优化性能 基于 GPU 的 AI 计算优化方法及案例:从训练到推理 基于 GPU 的大规模音频理解和合成解决方案 基于 GPU 的大规模语言模型加速 基于 OCR 案例的 TENSORFLOW-TENSORRT(TF-TRT) 最佳实践 基于 T4 的推荐系统推理性能优化 基于
TACOTRON
2 和 WAVEGLOW 的端到端语音合成加速方案 基于 TENSORFLOW 的 TRANSFORMER 模型应用与优化 计算新纪元下金融 AICC 的全双工全场景 金融行业图像识别及结构化内容抽取的 AI 应用实践 利用 TENSORRT 自由搭建高性能推理模型 美团面向生活服务场景的计算机视觉研发和应用 面向量化分析师的 GPU 加速
PYTHON
人工智能,从表型组到基因组 人工智能数据管道与应用 人工智能在医学图像临床诊断中应用研究 深度学习的对抗安全理论与方法 深度学习在心脑血管分割中的应用 深度语义匹配模型在搜狗搜索中的实践 生活服务领域知识图谱的构建及应用
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实时光线追踪技术
进行
画质革新 超高分辨率在媒体和娱乐行业中的应用及其优化方法 光线追踪技术带来设计变革-
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QUADRO RTX GPU优化工业设计流程 基于 RTX 的云端实时渲染以及云端虚拟工作室 基于 UNITY 高清渲染管线的实时光线追踪技术介绍 基于视频信息指导的智能编舞系统 可视化技术带来产品和建筑设计的新纪元 利用 AI 技术改变视频的制作流程 利用 RTX 实现虚拟现实中的仿真渲染 人工智能运动场:提高人类的创造力 软硬件环境对建筑结构流程管理(BIM)效率的影响 商业化视频内容识别的算法设计与应用 实时光线追踪基础
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NVIDIA DATA SCIENCE WORKSTATION 加速数据科学实时案例分析 虚幻引擎实时光线追踪技术开启 CG 制作新时代 正在改变影视行业的 GPU 驱动的影像质量优化 四、自动驾驶汽车 大规模深度学习加速自动驾驶落地 深度学习平台在汽车智能战略中的应用 自动驾驶统一架构 五、HPC与超级计算 带有 OPENACC 和 CUDA 库的 VASP 中的新 GPU 功能 当 MARS 遇上 RAPIDS:
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GPU 加速数据科学 AR 边缘云白皮书技术概览 GPU 加速的 GIS 数据现实平台 GPU 加速数据科学的兴起 OPTICKS:基于 NVIDIA OPTIX 的 GPU 光子模拟 RAPIDS:GPU 加速平台的内与外
GitHub项目推荐:
Tacotron
2实现语音合成的
Python
版本
Tacotron
2 (Text-To-Speech),是 Google 的开源语音合成神经网络模型,由两部分组成:编码器(Encoder)和转换器(Attention decoder)。它的主要特点就是生成语音波形的同时输出文字描述,这种模型比较适合生成长文本的音频文件,比如电子书、新闻等。本文将
使用
Python
的 TensorFlow 和 PyTorch 框架对
Tacotron
2 模型
进行
实践并展示如何
使用
Python
实现基于
Tacotron
2 的语音合成。
语音合成:
使用
WaveNet或
Tacotron
2在LJSpeech数据集上
进行
语音合成任务
在本文中,我们将介绍如何
使用
WaveNet或
Tacotron
2模型在LJSpeech数据集上
进行
语音合成任务。我们将分别介绍这两种模型的基本原理,然后
使用
TensorFlow搭建模型并训练。最后,我们将用训练好的模型
进行
语音合成。
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