科研一对一 | 苏黎世联邦理工学院 | 机器学习增强现实AR/VR声学:语音风格迁移
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语音风格迁移
随着机器学习和深度学习技术的研究和应用,风格迁移逐渐成为相关领域的研究热点。目前,风格迁移主要应用在图片和视频领域,在音乐和语音领域也逐渐兴起。以图片为例,风格迁移是指将一张图片/照片的风格转移到另一张图片/照片中,但保留另一张图片的内容。在语音领域,风格迁移可以将一个人的声音迁移到另一个人的语音文本中。风格迁移可以增强音乐效果、丰富音乐种类,在增强现实领域有着可观的潜力和应用场景。
本课题旨在研究某一说话者的音色、副语言(情绪及语调)等特点赋予到合成的语音中。
该导师硕士与博士均就读于苏黎世联邦理工学院,研究方向主要为基于声频信号的增强现实技术,涉及课题包括声音信号处理、深度学习、声学、姿态跟踪等,研究成果曾多次发表于国际会议和期刊ACM CHI, ACM UbiComp, IEEE ISMAR, ACM MobiSys, ACM AH, ACM MUM, ACMTOIS 等。
曾获ACM MobiSys 2018最佳海报报告奖 (Best Poster Award),ACM SIGSPATIAL 2015谷歌国际学生参会奖学金,苏黎世联邦理工学院2014-2015国际学生奖学金等奖项及荣誉。
该导师在博士期间已累计指导10名学生的学士/硕士毕业论文或学期论文,负责课题设计、技术指导、进度管理、论文写作和答辩指导等工作,在设计以及指导技术课题和写作方面有一定的经验。
主导师为国内外顶尖学者与研究人员,深耕其专业领域,有国际顶级期刊/会议发表经历,能够对学生进行细致的辅导和指引。导师将传授科研方法、布置相关科研任务,指导学生顺利完成,使之最大程度的亲身参与科研过程。
每一位学生都会配有一名专业助教,来协助主导师教学基础专业知识,从而提高学生学习效率,并让主导师课堂教学效益最大化。
本项目为一对一,上课时间和上课方式都比较灵活,可以根据学生的情况随时做出调整。同时,也会根据学生兴趣作为切入点为学生量身定制科研内容和产出。
除了“硬产出”——项目结业证书、导师推荐信、科研报告或论文外,我们更加重视学生学术能力及思辨能力的提升。本项目为一对一,上课时间和上课方式都比较灵活,可以根据学生的情况随时做出调整。同时,也会根据学生兴趣作为切入点为学生量身定制科研内容和产出。
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