情感文本转语音的深度学习 关于我们尝试使用深度学习方法进行情感文字转语音的摘要 内容 数据集 数据集 演讲人数 情绪化 话语数量 不重复提示数 期间 语言 评论 优点 缺点 24（12女，12男） 8（镇静，中立，快乐，悲伤，愤怒，恐惧，惊喜和恶心） 1440 2个 约1小时 英语 每个说话者都有4种表达中性情绪的声音，而8种说话则包含所有其他情绪的声音，因此每个说话者有60种言语 容易获得 包含的情绪很容易解释 话语非常有限 词汇不佳 用不同的声音说出相同的话 5（3男，2女） 5（中立，逗乐，生气困，厌恶） 6914（1568、1315、1293、1720、1018） 1150 约7小时 英文，法文（1名男性） 尝试大型语料库进行情感表达 逗乐的情绪包含非语言提示，例如咯咯笑等，这些提示不会显示在笔录中 同样，困倦也有打哈欠的声音。 我们免费提供的唯一大规模情感语料

定位相关的Tacotron 的PyTorch实现。 音频样本可以在找到。 可以在找到Colab演示。 图1： Tacotron（具有动态卷积注意）。 图2：示例梅尔谱图和注意图。 快速开始 确保您已安装Python 3.6和PyTorch 1.7或更高版本。 然后安装此软件包（以及）： pip install tacotron univoc 用法示例 import torch import soundfile as sf from univoc import Vocoder from tacotron import load_cmudict , text_to_id , Tacotron # download pretrained weights for the vocoder (and optionally move to GPU) vocoder = Vocoder .

Multibit Register Synthesis and Physical Implementation Application Note.pdf

xilinx vivado综合技术文档，包含了安全状态机的详细介绍和使用方法。

本练习合成元音，其音调频率从用户指定的初始音调频率到用户指定的最终音调频率线性变化。 10 个元音中每一个的共振峰带宽和中心频率都在数据文件 vueels_fmts_bw.mat 中指定，以及一组两个字符的 ARPABet 元音名称。 每个元音只指定了三个共振峰频率； 假设每个元音的第四共振频率固定在 4000Hz。 前四个共振峰的共振峰带宽对于十个元音中的每一个都相同，并且四个带宽的值设置为 50、80、100、150 Hz。 合成的元音被播放出来以验证代码的正确操作。 文件“5.11 元音合成.pdf”提供了本练习的用户指南。

阿根 | | PyTorch实现可控制的人的图像合成。 ，，，，，北京大学和ByteDance人工智能实验室，CVPR 2020（口服）。 组件属性传递 姿势转移 要求 Python3 pytorch（> = 1.0） 火炬视觉 麻木 科学的 scikit图像 枕头 大熊猫 tqdm 支配 入门 您可以直接从下载我们生成的图像（在Deepfashion中）。 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/menyifang/ADGAN.git cd ADGAN 数据准备 为了方便起见，我们使用DeepFashion数据集并提供数据集拆分文件，提取的关键点文件和提取的细分文件。 推荐数据集结构为： +—deepfashion | +—fashion_resize | +--train (files in 'train.l

Contraining Designs for Synthesis and Timing Analysis-综合与时序分析的设计 电子书，EE

离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合 约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu，J.，D. Li和Y. Xi（2013）中提出的思想的尝试。 “不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。” IET控制理论与应用7（5）：707-719。 看 。 提供了可与或结合使用的matlab代码。 假定所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。 如果不是，则必须安装它们，在主脚本中取消注释几行，并相应地进行更改。 MATLAB mfiles 主要脚本 主脚本是文件“ Example_Constrained”。 只需在提示符后键入名称，脚本将负责运行本文中给出的示例。 请记住在调用之前为yalmip，sedumi或mosek设置路径。 在脚本中，您将找到以下几行： addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / yalmip'）） addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / cvx / sedumi'）） addpath（genpath（'〜/ Documents / MATLAB / cvx /

四个HLS入门得例子，Xilinx暑假计划的作业，步骤特别详细，比一众的开发板教程要好的多，里面详细讲解了为什么进行这样的directives，以及这些directives的作用

Verilog Quickstart--Practical Guide to Simulation & Synthesis in Verilog