Neue Methoden verbessern die Sprachklarheit in lauten Umgebungen für Hörgeräte.
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Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt
Neue Methoden verbessern die Sprachklarheit in lauten Umgebungen für Hörgeräte.
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Ein selbstüberwachter Lernansatz verringert den Bedarf an beschrifteten Audiodaten.
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GenRep bietet einen neuen Ansatz, um ungewöhnliche Maschinengeräusche mit wenig Daten zu erkennen.
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Ein neues Modell verbessert die Erkennung von Audio-Deepfakes mit kontinuierlichem Lernen.
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Diese Studie bewertet neuronale Netze zur Nachbildung von Federhall-Eigenschaften.
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BigCodec verbessert die Klangqualität bei Audioübertragungen mit niedriger Bitrate.
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Neue Methode verbessert die Tonaufnahme mit runden Mikrofonen für bessere Audioqualität.
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Lerne, wie Audio-Inpainting fehlende Teile von Signalen wiederherstellt.
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Diese Forschung analysiert Mambas Leistung bei Sprachaufgaben und legt den Fokus auf Klangrekonstruktion und -erkennung.
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Eine Methode zur Verbesserung der Signalqualität mit zwei Geräten zur Aufnahme von Ton und Bild.
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SoloAudio verbessert die Klange extraction durch fortschrittliche Techniken und synthetische Daten.
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FLAMO vereinfacht die Audiobearbeitung durch differenzierbare Techniken und Frequenzab sampling.
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ReCLAP verbessert die Audioklassifizierung mit detaillierten Aufforderungen für genauere Ergebnisse.
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MambaFoley revolutioniert die Foley-Sound-Synthese mit besserem Timing und mehr Realismus.
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Ein neues Modell verbessert die Audiogenerierung mit detaillierten Text- und Soundvorgaben.
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MaskSR2 verbessert die Sprachklarheit und -qualität mit innovativen Techniken.
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Diese Studie bewertet Low-Latenz-Methoden zur Verbesserung der Sprachqualität in lauten Umgebungen.
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SD-Codec verbessert die Audioverarbeitung, indem es verschiedene Klangarten effektiv trennt.
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DeFT-Mamba verbessert die Klangtrennung und -klassifizierung in lauten Umgebungen.
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WMCodec verbessert die Audio-Wasserzeichen für mehr Sicherheit und Authentizität.
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Neue Methoden verbessern die binaurale Audioqualität in herausfordernden Klangumgebungen.
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Ein neuer Ansatz zur Bewertung der Audioqualität, ganz ohne saubere Referenzen.
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Audio Moment Retrieval ermöglicht es, bestimmte Momente in langen Aufnahmen genau zu finden.
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Eine neue Verlustfunktion verbessert die Audioqualität, indem sie Phase und Magnitude ausrichtet.
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Neuere Methoden verbessern die Audio-Klarheit und -Qualität mit fortschrittlichen Modellen.
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ESPnet-Codec verbessert das Training und die Bewertung von neuronalen Codecs für Audio und Sprache.
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Erforschen von Methoden, um RNNs für unterschiedliche Audio-Abtastraten anzupassen.
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Eine neue Methode verbessert die Sprach- und Audioverarbeitung bei verschiedenen Aufgaben.
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Ein neuer Algorithmus verbessert die Erkennung von Klangereignissen mithilfe von selbstüberwachtem Lernen.
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Ein neues Modell und Benchmark zur Bewertung von Multi-Audio-Aufgaben vorstellen.
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OpenSep automatisiert die Audio-Trennung für klarere Klangerlebnisse ohne manuelle Eingaben.
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Wie neue Methoden die Sprecheridentifizierung in Audioaufnahmen verändern.
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Entdecke Techniken, um Signale mitten im Rauschen in verschiedenen Bereichen zu schätzen.
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AEROMamba verwandelt minderwertigen Audio in satten, hochauflösenden Sound.
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Ein Blick darauf, wie sich Sound in dynamischen Umgebungen verhält.
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Entdecke innovative Methoden zur Audiokompression und ihren Einfluss auf immersiven Sound.
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Das HARP-Dataset verändert, wie wir Klang in virtuellen Umgebungen erleben.
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Die Klangschaffung für Musiker revolutionieren mit endlosen Audioeffekten.
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GPNs verbessern die Klangwahrnehmung, indem sie wichtige Herausforderungen in spiking neuronalen Netzen angehen.
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Neue Methoden verbessern die Sprachtrennung mit neuronalen Audiocodecs für klarere Kommunikation.
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