会员服务
潜在 · WEB · 数据集 · 语音学 · 计算学习理论 ·
2022 年 12 月 5 日
Audio Latent Space Cartography
翻译：空间制图
Nicolas Jonason,Bob L. T. Sturm
Nicolas Jonason,Bob L. T. Sturm
from arxiv, Late Breaking / Demo, ISMIR 2022 (https://ismir2022program.ismir.net/lbd_413.html)

We explore the generation of visualisations of audio latent spaces using an audio-to-image generation pipeline. We believe this can help with the interpretability of audio latent spaces. We demonstrate a variety of results on the NSynth dataset. A web demo is available.


翻译：我们利用音频到图像生成管道探索声频潜在空间的可视化生成。 我们相信这会有助于音频潜在空间的可解释性。 我们在NSynth数据集上展示了各种结果。 网络演示可供使用 。
0
下载
关闭预览

相关内容

【ACM UMAP 2022 】可复现推荐系统的语义感知内容表示，148页ppt
【ACM UMAP 2022 】可复现推荐系统的语义感知内容表示，148页ppt
专知会员服务
15+阅读 · 2022年7月6日
高效可扩展图神经网络的研究进展，Recent Advances in Efficient and Scalable Graph Neural Networks
高效可扩展图神经网络的研究进展，Recent Advances in Efficient and Scalable Graph Neural Networks
专知会员服务
75+阅读 · 2022年3月15日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【图神经网络概览】《Graph Neural Networks - An overview | AI Summer》
【图神经网络概览】《Graph Neural Networks - An overview | AI Summer》
专知会员服务
52+阅读 · 2020年2月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
AMPK-Beclin-1/Vps34通路在维生素D3（Vit D)诱导足细胞自噬中的作用和机制研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
多尺度生物医学数据可视化
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Cirbp在斑马鱼低温适应中的作用与机制研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
面向隐密分析失配问题的JPEG图像数据特性研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
压缩感知域高光谱数据高效压缩方法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
基于不确定图模型的医学图像数据挖掘关键技术的研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
移动视觉搜索关键技术研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
野油菜黄单胞菌全局性转录调控因子HpaR1致病的分子机理
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
适应云计算环境的视频编码、传输与智能处理
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
数字图像复原大规模问题的高性能算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Shortcut Detection with Variational Autoencoders
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月8日
CrossCodeBench: Benchmarking Cross-Task Generalization of Source Code Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月8日
Generating Synthetic Speech from SpokenVocab for Speech Translation
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月8日
Explainable Action Prediction through Self-Supervision on Scene Graphs
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月7日
High-Resolution GAN Inversion for Degraded Images in Large Diverse Datasets
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月7日
Scaling Back-Translation with Domain Text Generation for Sign Language Gloss Translation
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月7日
Adaptive Perturbation-Based Gradient Estimation for Discrete Latent Variable Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月5日
Deep Latent State Space Models for Time-Series Generation
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月3日
Spatio-Temporal Graph for Video Captioning with Knowledge Distillation
Spatio-Temporal Graph for Video Captioning with Knowledge Distillation
Arxiv
19+阅读 · 2020年3月31日
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation
Arxiv
11+阅读 · 2018年11月12日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
潜在
WEB
数据集
语音学
计算学习理论
相关VIP内容
【ACM UMAP 2022 】可复现推荐系统的语义感知内容表示，148页ppt
【ACM UMAP 2022 】可复现推荐系统的语义感知内容表示，148页ppt
专知会员服务
15+阅读 · 2022年7月6日
高效可扩展图神经网络的研究进展，Recent Advances in Efficient and Scalable Graph Neural Networks
高效可扩展图神经网络的研究进展，Recent Advances in Efficient and Scalable Graph Neural Networks
专知会员服务
75+阅读 · 2022年3月15日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
【图神经网络概览】《Graph Neural Networks - An overview | AI Summer》
【图神经网络概览】《Graph Neural Networks - An overview | AI Summer》
专知会员服务
52+阅读 · 2020年2月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关论文
Shortcut Detection with Variational Autoencoders
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月8日
CrossCodeBench: Benchmarking Cross-Task Generalization of Source Code Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月8日
Generating Synthetic Speech from SpokenVocab for Speech Translation
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月8日
Explainable Action Prediction through Self-Supervision on Scene Graphs
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月7日
High-Resolution GAN Inversion for Degraded Images in Large Diverse Datasets
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月7日
Scaling Back-Translation with Domain Text Generation for Sign Language Gloss Translation
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月7日
Adaptive Perturbation-Based Gradient Estimation for Discrete Latent Variable Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月5日
Deep Latent State Space Models for Time-Series Generation
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月3日
Spatio-Temporal Graph for Video Captioning with Knowledge Distillation
Spatio-Temporal Graph for Video Captioning with Knowledge Distillation
Arxiv
19+阅读 · 2020年3月31日
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation
Arxiv
11+阅读 · 2018年11月12日
相关基金
AMPK-Beclin-1/Vps34通路在维生素D3（Vit D)诱导足细胞自噬中的作用和机制研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
多尺度生物医学数据可视化
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Cirbp在斑马鱼低温适应中的作用与机制研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
面向隐密分析失配问题的JPEG图像数据特性研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
压缩感知域高光谱数据高效压缩方法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
基于不确定图模型的医学图像数据挖掘关键技术的研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
移动视觉搜索关键技术研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
野油菜黄单胞菌全局性转录调控因子HpaR1致病的分子机理
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
适应云计算环境的视频编码、传输与智能处理
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
数字图像复原大规模问题的高性能算法研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top