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DPN-GAN：在生成对抗网络中诱导周期性激活以实现高保真音频合成
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于可变形周期网络的生成对抗网络（DPN-GAN），旨在解决音频合成中的分辨率限制和模式崩溃问题。通过引入周期性偏置的ReLU激活函数和可变形卷积模块，显著提高了合成音频的质量和保真度。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于可变形周期网络的生成对抗网络（DPN-GAN）。
- DPN-GAN旨在解决音频合成中的分辨率限制和模式崩溃问题。
- 该架构引入了具有周期性偏置的ReLU激活函数。
- 使用可变形卷积模块显著提高了合成音频的质量和保真度。
- DPN-GAN增强了模型捕捉复杂音频模式的能力。
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