arXiv stat.ML· Ioannis N. Ziogas, Aamna Al Shehhi, Ahsan H. Khandoker, Leontios J. Hadjileontiadis·· 16 小时前AI 评分34
变分分解自动编码改善潜在表示解耦
Variational decomposition autoencoding improves disentanglement of latent representations
AI 导读
研究人员提出变分分解自动编码（VDA）框架及其实现模型 DecVAEs，通过在分布层面进行潜在自动编码来学习与时频特征对齐的多个潜在子空间。DecVAEs 采用 encoder-only 架构，并在模拟数据及涵盖语音识别、构音障碍评估与情感语音分类的三个公开数据集上进行了测试。实验表明，DecVAEs 在解耦质量与鲁棒性上均优于传统 VAE 方法。
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