Deep Cross-Modal Audio-Visual Generation論文核心部分個人理解

這篇論文剛看的時候由於基礎薄弱，看的有點費勁，這裡做一個總結；

這篇文章主要研究的是跨模態之間的互相生產，初看的時候。。。覺得十分扯淡，內心吐槽這種方法也可以。。。

這篇文章講述的跨模態生成主要是在Audio和Visual之間，也就是影象和音訊之間的轉換，主要的研究載體就是改良過的GAN網路，也稱CMAV模型；

一、模型的主要介紹：

該模型主要分為兩個網路，一個為Image-to-Sound網路，一個為Sound-to-Image網路； 我們逐個進行分析；

1.Image-to-Sound網路(也稱I2S):

網路的大致流程就是：

先將演奏的圖片進行卷積，生成一個64尺寸的向量，然後和噪音z相連線；

之後使用反摺積，生成一張我們想要的LMS聲譜圖。

最後，將該LMS影象進行卷積，和先前的壓縮影象編碼拼接為一個向量，最後輸出；

這個網路是兩個網路中結構最簡單的，只需要注意圖片和聲音型別對應即可；

2.Sound-to-Image網路(也成S2I)：

其先對LMS聲譜影象進行卷積，然後進行噪音拼接，反摺積生成演奏圖片；

之後對生成的圖片再次卷積，然後和LMS的卷積向量進行合併，之後輸出；

二、損失函式： 對於該GAN網路來說，我們的判別器目標函式為：

其中Sr為真實的影象和對應影象的演奏聲音的分數，Sw為錯誤的對應影象和對應影象聲音的分數，Sf為生成器生成的影象和對應影象聲音的分數；

可以看出，對於判別器的來說，基於GAN網路，我們的目標是讓判別器判別出生成網路生成的圖片為錯誤的圖片，因此，我們期望Sr=1,Sw=0，Sf=0,從而使得這個目標函式最大化；

而對於生成網路，其目標函式如下：

其目的是Sf=1，對應到判別網路，也就是使得判別網路的對該生成圖片的判別為真；

以上就是論文的核心部分，實驗結果也不再贅述，論文裡有很多； 其實這個網路的結構融合了CGAN的結構，也就是通過向生成器G和判別器D內加入Y，從而使得無監督學習變為有監督學習，後續還會對這些進行更加深入的理解；