Neuste Artikel für Audioverarbeitung

VampNet verändert die Musikverarbeitung durch innovative Token-Modellierungstechniken.

Ein neues Modell verbessert die Zeitgenauigkeit für Songtexte in Musik-Apps.

Neue Methode verbessert Spracherkennung nur mit Roh-Audiodaten.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Identität der Sprecher zu verbergen und dabei die Sprachklarheit zu erhalten.

FlexiAST ermöglicht es Modellen, sich effizient an verschiedene Audio-Patch-Grössen anzupassen.

Eine neue Methode geht die Herausforderungen der audio-visuellen Segmentierung in lauten Umgebungen an.

Diese Studie untersucht Vorurteile in Audio-Modellen, die zur Instrumentenerkennung verwendet werden.

Die Forschung untersucht Methoden zur direkten Identifizierung von Themen aus Audioaufnahmen.

CMNet verbessert die Sprachklarheit, indem es Echo in Kommunikationsgeräten reduziert.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Sprachqualität mit energieeffizienten Netzwerken.

MuReNN kombiniert parametrische und nichtparametrische Modelle für eine bessere Audioanalyse.

Ein neues Modell für klarere Sprache in lauten Umgebungen.

Eine neue Methode verbessert die Audioanpassung mithilfe von Bildern und steigert die Realitätsnähe in Audioumgebungen.

Neue Techniken sollen die Audioqualität verbessern, indem sie Paketverluste angehen.

Neue Systeme werden entwickelt, um gefälschte Audioaufnahmen mit verbesserter Genauigkeit zu erkennen.

MoisesDB bietet einen detaillierten Datensatz für fortgeschrittene Musiktontrennung.

HierVST verwandelt Stimmen mühelos und verbessert die Audioqualität, ohne viel Daten zu brauchen.

DAVIS bietet einen neuen Ansatz für die Trennung von Audio und visuellem Klang.

Neue Methode nutzt Ultraschallgeräusche, um Sprach­erkennungssysteme zu verwirren, ohne erkannt zu werden.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit beim Herausziehen von Gesangsmelodien aus gemischtem Audio.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Audiobeschriftung für bessere Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Neues Modell verbessert die Sprachklarheit in lauten Umgebungen mit innovativen Methoden.

Eine Studie über koreanische Volkslieder mit modernen Analysemethoden.

Neues Modell verbessert die Spracherkennung in lauten Umgebungen, indem es sich auf einen einzelnen Sprecher konzentriert.

Neue Strategien zur Verbesserung der Trainingsstabilität bei der Musiktonhöhenklassifikation.

Eine neue Methode zur genauen Tonhöhenbestimmung in Musik und Sound.

Ein neuer Ansatz verbessert die Objektsegmentierung in Videos durch audio-visuelle Integrationstechniken.

Meta-SELD verbessert die Lokalisierung von Schallereignissen in verschiedenen Umgebungen.

Ein neues System verbessert die Spracherkennung in lauten Umgebungen mit fortschrittlichen Techniken.

Die Wirksamkeit von Sprach-Anonymisierung bewerten, ohne den natürlichen Klang zu verlieren.

Neue Modelle verbessern die Genauigkeit der Audioklassifizierung und machen sie widerstandsfähiger gegen Lärm und Angriffe.

Ein Blick darauf, wie XLS-R Modelle die Audioqualität in Online-Meetings verbessern.

Neue Strategien verbessern die Sprachverständlichkeit in lauten Umgebungen für eine bessere Erkennung.

Neue Schnittmethoden verbessern die Leistung von Zero-Shot Multi-Speaker Text-to-Speech-Modellen.

Neue Methoden verbessern die Schlüsselworterkennung mit verfügbaren Lesesprechdaten.

Neue Ein-Schritt-Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Formantenverfolgung für Sprachlaute.

Ein neues Ohrhörer-Design verbessert die Klangklarheit mit Knochenleitungs-Technologie.

Ein neues leichtgewichtiges Modell verbessert die Tonhöhenschätzung mithilfe von selbstüberwachten Lerntechniken.

Neue Methoden entwickelt, um gefälschte Songs zu identifizieren, angesichts wachsender Bedenken.

Lern, wie Technologie dabei hilft, Musikgenres effizient zu kategorisieren.