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深度跨模态环境声音合成
被引量：
3
1
作者
程皓楠
李思佳
刘世光
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2047-2055,共9页
随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并...
随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并将视频深度特征通过一个时序同步网络模型,实现具有更高同步性的视频到音频的跨模态特征转换;通过音色增强网络模型对合成声音的音色进行增强,以提高网络结构的可扩展性,并得到最终与视频同步的、真实感较强的环境声.通过对音视频跨模态数据集中12类不同类别视频进行训练与测试,结果的主观与客观评价表明,文中算法所生成的结果真实感强,提高了现有算法的可扩展性.
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关键词
环境声音合成
深度学习
跨模态
时序
同步网
络
模型
音色增强
网
络
模型
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职称材料
题名
深度跨模态环境声音合成
被引量：
3
1
作者
程皓楠
李思佳
刘世光
机构
天津大学智能与计算学部
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2047-2055,共9页
基金
国家自然科学基金(61672375,61170118)
文摘
随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并将视频深度特征通过一个时序同步网络模型,实现具有更高同步性的视频到音频的跨模态特征转换;通过音色增强网络模型对合成声音的音色进行增强,以提高网络结构的可扩展性,并得到最终与视频同步的、真实感较强的环境声.通过对音视频跨模态数据集中12类不同类别视频进行训练与测试,结果的主观与客观评价表明,文中算法所生成的结果真实感强,提高了现有算法的可扩展性.
关键词
环境声音合成
深度学习
跨模态
时序
同步网
络
模型
音色增强
网
络
模型
Keywords
environmental sound synthesis
deep learning
cross-modal
synchronous sequential network model
timbre enhancement network model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度跨模态环境声音合成
程皓楠
李思佳
刘世光
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
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职称材料
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