读论文是从事科学研究与工程等必不可少环节，但是如何高效读论文却有一番讲究。滑铁卢大学S. Keshav 撰写了《How to Read a Paper》有十多年之久，奉为经典，讲解了三轮阅读法，很实受用，可为给研究初学者的论文阅读简明教程。

ICASSP2021_paper_list-VC 在语音转换（VC）方面被ICASSP 2021接受的论文 风投 （， ） 非自回归序列到序列语音转换。 通过从文本到语音模型的知识转移进行非并行的多对多语音转换。 使用本地语言标记的非并行多对多语音转换。 基于PPG的歌声转换与对抗性表示学习。 （纸，演示） 零镜头和低资源VC Again-vc：使用激活指导和自适应实例规范化的一次语音转换。 （纸，代号） 使用自监督离散语音表示的任意一对一序列语音转换。 （纸张， Espnet参数） Fragmentvc：通过端到端提取和融合细粒度语音片段并引起注意的任意语音转换。 国立台湾大学（论文，代码） 端到端的歌词识别，语音转换为歌唱风格。 （纸，演示） 基于说话者感知模块的一键式语音转换 通过新的情感语音数据集进行可见和不可见的情感风格转换以进行语音转换。 （纸，代号

音乐流派分类 特拉维夫大学，深度学习（深度神经网络）和声音处理领域的学术研究。 精选于 。 抽象 本文讨论了对声音样本的音乐流派进行分类的任务。 介绍 当我决定从事声音处理领域时，我认为体裁分类与图像分类是一个平行的问题。 令我惊讶的是，在深度学习中没有发现太多解决这个确切问题的作品。 确实解决了该分类问题的一篇论文是来自伊利诺伊大学的陶峰的论文[1]。 我确实从本文中学到了很多东西，但是老实说，他们给出的论文结果并不令人印象深刻。 所以我不得不看其他相关但不确切的论文。 很有影响力的论文是基于深度内容的音乐推荐[2]。该文章是关于使用深度学习技术的基于内容的音乐推荐。 他们获取数据集的方

介绍 这是论文的源代码库： Moore, JK 和 van den Bogert, A.“安静的常设控制器参数识别：方法比较”，2015 年。 该存储库包含或链接到重现论文中的结果所需的所有信息。 可以通过 CI 系统查看最新呈现的 PDF 版本： 许可证和引用 此存储库的内容已根据。 如果您使用我们的工作，我们要求您引用我们。 获取源码 首先，导航到文件系统上的所需位置，然后使用 Git 克隆存储库并切换到新目录： $ git clone https://github.com/csu-hmc/inverted-pendulum-sys-id-paper.git $ cd inverted-pendulum-sys-id-paper 或者使用 wget 下载，解压 zip 文件，然后切换到新目录： $ wget https://github.com/csu-hmc/inver

关于paper期刊的选择，管理科学与运筹学相关。

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