High-fidelity audio generation and representation learning with guided adversarial autoencoder

Metadaten
Author:	Kazi Nazmul Haque, Rajib Rana, Björn Schuller ORCiD GND
URN:	urn:nbn:de:bvb:384-opus4-834594
Frontdoor URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/83459
ISSN:	2169-3536OPAC
Parent Title (English):	IEEE Access
Publisher:	Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Type:	Article
Language:	English
Year of first Publication:	2020
Publishing Institution:	Universität Augsburg
Release Date:	2021/02/15
Tag:	General Engineering; General Materials Science; General Computer Science
Volume:	8
First Page:	223509
Last Page:	223528
DOI:	https://doi.org/10.1109/access.2020.3040797
Institutes:	Fakultät für Angewandte Informatik
	Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik
	Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing
Dewey Decimal Classification:	0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):	CC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)

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