Stilöverföring" bland bilder har nyligen dykt upp som ett mycket aktivt forskningsämne, drivs av kraften i konvolution neurala nätverk (CNNs), och har blivit snabb en mycket populär teknik i sociala medier. Detta papper undersöker det analoga problemet i ljuddomänen: Hur man överför stilen för en referensljudsignal till ett mål ljudinnehåll? Vi föreslår ett flexibelt ramverk för uppgiften, som använder en ljudstrukturmodell för att extrahera statistik som kännetecknar referensljudstilen, följt av en optimeringsbaserad ljudstruktursyntes för att ändra målinnehållet. I motsats till vanlig optimeringsbaserad visuell överföringsmetod initieras den föreslagna processen av målinnehållet istället för slumpmässigt buller och den optimerade förlusten handlar bara om textur, inte struktur. Dessa skillnader visade sig vara nyckeln till överföring av ljudstil i våra experiment. För att extrahera funktioner av intresse, undersöker vi olika arkitekturer, oavsett om de är förträngda på andra uppgifter, som görs i bildstil överföring, eller konstruerade på grundval av det mänskliga hörselsystemet. Experimentella resultat på olika typer av ljudsignal bekräftar potentialen i den föreslagna metoden. Index Terms-Audio stil överföring, ljudstruktur modell, textursyntes, djupa neurala nätverk, hörselsystem.
REF visar stil överföring för ljud.
Audio style transfer
{'venue': 'ICASSP 2018 - 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Apr 2018, Calgary, France. IEEE, \\&\\#x3008;10.1109/ICASSP.2018.8461711\\&\\#x3009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Physics']}