成果/Result
- 基于元学习自适应的小样本语音合成被引量：2收藏
- 作者：吴郅昊 迟子秋 肖婷 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机应用》 2024
- 关键词：小样本生成 语音合成 元学习 说话人适配 特征提取
- 摘要：在小样本条件下的语音合成(TTS)要求在仅有少量样本的情况下合成与原说话人相似的语音,然而现有的小样本语音合成面临如下问题:如何快速适配新说话人,并且在保证语音质量的情况下提高生成语音与说话人的相似性。现有模型在适配新说...
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- 平衡信息与动态更新的原型表示联邦学习被引量：1收藏
- 作者：徐炜钦 肖婷 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2024
- 关键词：联邦学习 特征空间聚合 原型表示 对比学习 数据异构
- 摘要：联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学...
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- 融合平衡权重和自监督的类增量学习方法被引量：0收藏
- 作者：巩佳义 许鑫磊 肖婷 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学与探索》 2024
- 关键词：增量学习 自监督 不平衡问题 知识蒸馏
- 摘要：针对图像分类中类增量学习的知识灾难性遗忘现象,现有类增量学习方法着重于模型分类层的不平衡偏移修正,忽视了模型特征层的偏移,未能良好解决类增量学习所面临的新旧类别不平衡问题。为此,提出一种新的类增量学习方法,称为融合平衡权...
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- 基于伪标签依赖增强与噪声干扰消减的小样本图像分类被引量：0收藏
- 作者：唐芮琪 肖婷 迟子秋 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学》 2024
- 关键词：深度学习 图像分类 小样本学习 伪标签 噪声标签 希尔伯特-施密特独立准则
- 摘要：深度学习在图像分类领域的成功很大程度上依赖于大规模数据,然而在许多应用场景中,收集足够的数据用于模型的训练是比较困难的。因此,旨在利用有限的数据获得高性能模型的小样本学习成为热点研究方向。在小样本图像分类领域,使用无标签...
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