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随着计算机图形学技术的不断发展,用户对视频及动画的声音质量提出了更高的要求.针对现有方法中存在的算法复杂度高,可扩展性不强等问题,提出一种基于CGAN和SampleRNN的深度学习的环境声音合成算法,采用VGG网络模型提取视频深度特征.并将视频深度特征通过一个时序同步网络模型,实现具有更高同步性的视频到音频的跨模态特征转换;通过音色增强网络模型对合成声音的音色进行增强,以提高网络结构的可扩展性,并得到最终与视频同步的、真实感较强的环境声.通过对音视频跨模态数据集中12类不同类别视频进行训练与测试,结果的主观与客观评价表明,文中算法所生成的结果真实感强,提高了现有算法的可扩展性. 相似文献
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环境声音作为日常生活中分布最为广泛的一类声音,是人们获取外部信息的重要来源.近十几年来,随着用户对虚拟场景真实度要求不断提升,为虚拟场景打造同步、真实的环境音效已成为构建高度沉浸式虚拟环境不可或缺的一部分.其中环境声源仿真作为打造真实感虚拟环境音效的基石,得到了研究人员的广泛关注与探索.与传统的人工声源仿真相比,通过算... 相似文献
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