Effektiv ljudsyntes är en i sig svår maskininlärning uppgift, eftersom människans uppfattning är känslig för både global struktur och finskalig vågformskonsistens. Autoregressiva modeller, såsom WaveNet, modell lokal struktur men har långsam iterativ provtagning och saknar global latent struktur. Generative Adversarial Networks (Gans) har däremot global latent konditionering och effektiv parallell provtagning, men kämpar för att generera lokalt konsekventa ljudvågor. Häri visar vi att GAN faktiskt kan generera hög trohet och lokalt överensstämmande ljud genom att modellera log magnituder och momentana frekvenser med tillräcklig frekvensupplösning i spektraldomänen. Genom omfattande empiriska undersökningar på NSynth dataset, visar vi att GANs kan överträffa starka WaveNet baslinjer på automatiserade och mänskliga utvärderingsmått, och effektivt generera ljud flera storleksordningar snabbare än deras autoregressiva motparter. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Andra ljudgenerativa modeller som REF genererar både magnituden och fasen direkt.
GANSynth: Adversarial Neural Audio Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}