Neuste Artikel für ASR

Ein ressourcenschonender Ansatz für Backdoor-Angriffe auf fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle.

Frühzeitige Ausstiegsmodelle für effektives föderiertes Lernen in ASR-Systemen nutzen.

Denoising-Sprachmodelle verbessern die Fehlerkorrektur in Sprach-erkennungssystemen mit synthetischen Daten.

Das neue Modell VPIDM verbessert die Sprachverständlichkeit in lauten Umgebungen.

Eine Studie über Desktop-Roboter, die natürliche Sprach- und Bilderkennungstechnologien nutzen.

Neue Methoden verbessern die Vorhersagen von Sprachmodellen unter unterschiedlichen Eingabebedingungen.

Ein neues Modell verbessert die Spracherkennung mit mehreren Dekodierungs-Methoden.

Eine frische Methode zum Testen der Sicherheit von Sprachmodellen und ihrer mehrsprachigen Fähigkeiten.

Eine neue Verteidigungsstrategie für LLMs gegen Backdoor-Angriffe.

Eine neue Methode kombiniert akustische Merkmale und Vertrauenswerte für bessere Fehlerkorrektur.

Diese Studie präsentiert einen Datensatz und eine Methode, um die Genauigkeit der chinesischen ASR mithilfe von Pinyin zu verbessern.

Diese Studie bewertet Sprachtechnologie in ressourcenarmen Sprachen wie Tunesisch-Arabisch.

Emilia stellt ein vielfältiges Datenset zur Verfügung, um Sprachgenerierungsmodelle zu verbessern.

Dieser Artikel bespricht, wie man die Formatierung von Zahlen in automatischen Transkripten verbessern kann.

Ein neues Modell soll die Qualität der Sprachübersetzung durch integrierte Systeme verbessern.

KI-Modelle verbessern die Genauigkeit von Sprach-zu-Text-Umwandlungen.

Forschung verbessert ASR-Systeme mit Sprachmodellen für bessere Genauigkeit.

Eine Methode zur Verbesserung der Sprach­erkennung in lauten Umgebungen.

Eine neue Methode verbessert Produktsuchen über verschiedene Medienformate hinweg.

SAGE-RT erstellt synthetische Daten, um die Sicherheitsbewertungen von Sprachmodellen zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Qualitätsbewertung der Stimme für Patienten mit Stimmproblemen.

Ein Blick auf die Messung der Genauigkeit in Spracherkennungssystemen mit neuen Methoden.

Neue Methode verbessert die ASR-Genauigkeit mit Sprachmodellen für bessere Transkriptionen.

Neue Methoden verbessern die Spracherkennung in schwierigen Situationen mit mehreren Sprechern.

Eine neue Methode nutzt Sprachdaten, um Autismusbewertungen zu verbessern.

Die Forschung an modularen ASR-Systemen zielt darauf ab, die Leistung in lauten Umgebungen zu verbessern.

Sortformer integriert Sprecherdiarisierung und ASR für eine verbesserte Audioverarbeitung.

Ein neuer Ansatz verbessert die ASR, indem er sich auf bestimmte Sprecherdetails konzentriert.

Ein einfach zu bedienendes Tool, um Sprachmodelle ohne komplexen Code fein abzustimmen.

Ein neues Modell hilft Robotern, unklare Anweisungen von Menschen effektiver zu folgen.

CADA-GAN verbessert die Leistung von ASR-Systemen in verschiedenen Aufnahmeumgebungen.

Eine neue Methode verbessert die Sprachinteraktionen, indem sie Erkennungs- und Antwortprozesse integriert.

Ein Blick auf die Ergebnisse der Codec-SUPERB-Challenge und die Leistungskennzahlen der Codecs.

Ein Projekt verbessert die Spracherkennung für die Malasar-Sprache mit Tamil-Ressourcen.

Mamba verbessert die Spracherkennung mit Schnelligkeit und Genauigkeit und verändert die Interaktion mit Geräten.

Dieses Projekt hat zum Ziel, die Bangla-Dialekte zu standardisieren, damit die Kommunikation klarer wird.

Ein neues ASR-System verbessert die medizinische Spracherkennung für eine präzise Patientenversorgung.

Verfolgt Sprecher in mehrsprachigen Umgebungen effizient mit automatischer Spracherkennung.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit der chinesischen Spracherkennung erheblich.

Bemühungen, die bedrohte neo-arameische Sprache zu dokumentieren und zu erhalten.