HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحليل التباين في تحسين الصوت القائم على الانتشار

Bunlong Lay Timo Gerkmann

الملخص

أثبتت نماذج الانتشار (Diffusion models) قوتها كنماذج لتحسين الكلام التوليدي. في النماذج الحديثة من نوع SGMSE+، يشمل التدريب معادلة تفاضلية عشوائية للعملية الانتشارية، حيث تُضاف إلى إشارة الكلام النظيفة بشكل تدريجي ضوضاء جauss وضوضاء بيئية. وتختلف أداء تحسين الكلام حسب اختيار المعادلة التفاضلية العشوائية التي تتحكم في تطور المتوسط والانحراف المعياري خلال عملية الانتشار عند إضافة الضوضاء البيئية والجوسية. في هذا العمل، نسلط الضوء على أن حجم الانحراف المعياري يُعد معلمة أساسية تؤثر بشكل كبير على أداء تحسين الكلام، ونُظهر أن هذه المعلمة تتحكم في التوازن بين تقليل الضوضاء وتقليل التشوهات في الكلام. وبشكل أكثر تحديدًا، نُظهر أن زيادة الانحراف المعياري تُعزز من تقليل الضوضاء وتمكّن من تقليل الحِمل الحسابي، حيث تقل الحاجة إلى عدد أكبر من التقييمات الوظيفية عند إنتاج التقدير.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp