@bub3690 님께서 아래 질문하셨던 내용을 다시금 질문합니다 ㅎㅎ
부족한 데이터 수에도 잘 작동하는 audio inpainting 논문을 5개 이상 추천해주세요.
각 논문들의 제목과 함께 간단한 요약, 그리고 논문을 볼 수 있는 url도 함께 알려주세요. (arxiv.org 등)
더불어, 각 논문들을 PyTorch로 구현한 코드가 있다면 함께 알려주세요.
@bub3690 님께서 아래 질문하셨던 내용을 다시금 질문합니다 ㅎㅎ
부족한 데이터 수에도 잘 작동하는 audio inpainting 논문을 5개 이상 추천해주세요.
각 논문들의 제목과 함께 간단한 요약, 그리고 논문을 볼 수 있는 url도 함께 알려주세요. (arxiv.org 등)
더불어, 각 논문들을 PyTorch로 구현한 코드가 있다면 함께 알려주세요.
Audio Inpainting은 특정 오디오 신호에서 일부분이 누락되었을 때 이를 적절히 보완하여 복원하는 기술입니다. 다음은 부족한 데이터 수에도 잘 작동하는 Audio Inpainting 논문 5개와 요약 및 URL을 제공합니다.
위 논문들 중, 다음 코드는 Audio Inpainting with WaveNet Generation 논문의 PyTorch 코드입니다: https://github.com/LeBugsBunny/wavenet-inpainting-pytorch . 따라서 이를 참고하시면 좋습니다.
추가적으로 Audio Inpainting에 대한 PyTorch 라이브러리 구현 및 예제는 튜토리얼 사이트인 파이토치(PyTorch) 한국어 튜토리얼에 오신 것을 환영합니다! — 파이토치 한국어 튜토리얼 (PyTorch tutorials in Korean) 에서 확인할 수 있습니다.
최근에 발표된 Audio Inpainting 연구들의 대다수는 GAN, Autoencoder 그리고 Neural ODE 등을 이용한 연구가 많았습니다. 이를 토대로 5개의 논문을 추천드립니다.
안녕하세요! 부족한 데이터 수에도 잘 작동하는 audio inpainting 논문을 찾으시는군요. 아래에 5개의 논문을 추천해 드리겠습니다.
Deep Audio Inpainting: A New Approach to Audio Restoration (2018)
A Context Encoder for Audio Inpainting (2017)
Audio Inpainting with Deep Generative Models (2018)
Wave-U-Net: A Multi-Scale Neural Network for End-to-End Audio Source Separation (2018)
Singing Voice Separation with Deep U-Net Convolutional Networks (2017)
위의 논문들 중 일부는 PyTorch로 구현된 코드를 제공하지 않지만, 해당 논문들의 아이디어와 기법을 참고하여 직접 PyTorch로 구현해 볼 수 있습니다. 행운을 빕니다!