在原有的S变换程序上进行了修改，改为广义S变换，可控制 lamda、p 。程序内部有具体说明，并给出一个模型进行对比，查看不同 lamda、p 值的效果。

海湾各个型号主机（gst200、gst500、gst9000主机编程读写等）点位注册 地址编辑 上传等功能都需要此工具通过串口的连接就可以在电脑上进行海湾软件的安装和公式的编程了，支持CRT图形编程，支持用来学习消防系统。

广义S变换，用于时频分析，是S的改进形式

海湾GST-LD-IE8301输入输出模块说明书

消费税 再现：样式标记：端到端语音合成中的无监督样式建模，控制和传输（ ） Python和工具包版本 Python: '3.5.2' numpy: '1.13.1' tensorflow: '1.4' 样本和预训练模型 在可以找到样本，进行了两种实验： 参考音频条件： BZ_440K.wav是在Blizzard2013上训练的模型的推理结果，为440K步长（batch_size = 16），调节的参考音频是从其测试集中选取的。 LJ_448K.wav是在LJ_Speech上训练的模型的另一个推论结果，为448K步长（batch_size = 16），调节的参考音频也从其测试集中选取。 消费税的组合： normal.wav和slow.wav是在LJ_Speech上训练的模型的两个推断结果，两者之间的区别是通过选择不同的样式标记进行样式嵌入。 high.w

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用mapx做的一个地图例子，带滚轮放缩地图，内含地图数据

VAE Tacotron-2： 非官方实现 仓库结构： Tacotron-2 ├── datasets ├── LJSpeech-1.1 (0) │   └── wavs ├── logs-Tacotron (2) │   ├── mel-spectrograms │   ├── plots │   ├── pretrained │   └── wavs ├── papers ├── tacotron │   ├── models │   └── utils ├── tacotron_output (3) │   ├── eval │   ├── gta │   ├── logs-eval │   │   ├── plots │   │   └── wavs │   └── natural └── training_data (1)    ├── audio    └── mels

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