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上传时间: 2021-02-08
详细说明：注意：我（zachwe）没有创建此项目，因此不值得给予任何荣誉。 此配套的全部功劳应归功于Jungil Kong，Jaehyeon Kim，Jaekyoung Bae。 非常感谢他们创建了如此出色的声码器。 我所做的只是打包它，以使其更易于使用。
HiFi-GAN：高效，高保真语音合成的生成对抗网络
江，金在贤，在京裴
在我们的，我们提出了HiFi-GAN：一种能够有效生成高保真语音的基于GAN的模型。 我们在此存储库中将我们的实现和预训练的模型作为开源提供。
摘要：最近有关语音合成的一些工作已经采用了生成对抗网络（GAN）来生成原始波形。 尽管此类方法提高了采样效率和内存使用率，但其采样质量尚未达到自回归和基于流的生成模型的质量。 在这项工作中，我们提出了HiFi-GAN，它可以实现高效和高保真语音合成。 由于语音音频由具有不同周期的正弦信号组成，我们证明了对音频的周期性模式进行建模
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