Neuste Artikel für Audioverarbeitung

Ein neues Framework verbessert die Spracherkennung und passt sich verschiedenen Sprachaufgaben an.

Ein neuer Ansatz verbessert die Erkennung von gefälschten Audioaufnahmen.

Hier ist NanoVoice, ein schnelles und effektives Text-zu-Sprache-Modell für personalisierte Audios.

Ein neues System verbessert die Sprecheridentifikation bei Gesprächen mit mehreren Teilnehmern.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Klassifizierung durch den Verlust der Winkelentfernungverteilung.

Neue Methoden mit Sprachmodellen verbessern die Geräuscherkennung bei Hintergrundgeräuschen.

Erfahre, wie TSE die Spracherkennung in lauten Umgebungen mit Text-Hinweisen verbessert.

Neuer Ansatz verbessert die Bewertung der Sprachqualität, indem er Hintergrundgeräusche berücksichtigt.

Ein Blick darauf, wie die Dynamikkompression Audioerlebnisse verbessert.

Ein neues Modell verbessert effektiv das Identifizieren und Lokalisieren von Geräuschen.

Hier ist VQalAttent, ein einfacheres Modell zur Erzeugung realistischer Maschinenansprache.

Forscher verbessern die Spracherkennung für schnellere und genauere Sprachsuchen.

Untersuchen, wie Audio-Tricks Sprachmodelle verwirren.

Lern, wie CAMs die Art und Weise verändern, wie wir Musik produzieren und erleben.

Noro verbessert die Sprachumwandlung, sodass sie selbst in lauten Umgebungen effektiv ist.

Die Kombination von Bildmodellen mit Audiosystemen steigert die Effizienz und Leistung.

Lern, wie Musikquellen-Trennung und Transkription unsere Art, Musik zu erleben, verändern.

Neue Methoden helfen Maschinen, wichtige Informationen aus gesprochenem Inhalt zu finden.

Neue Modelle erkennen synthetische Sprache und bekämpfen den Missbrauch von Sprachtechnologie.

Erfahre, wie SpeechRAG Audio-Fragen beantworten kann, ohne ASR-Fehler.

Die Sprachverbesserungstechnologie passt sich an, um Lärm zu reduzieren und die Kommunikation zu verbessern.

Erforschen, wie Sprache die Genauigkeit der DeepFake-Erkennung in verschiedenen Sprachen beeinflusst.

Ein leichtgewichtiges Modell, das entwickelt wurde, um gemischte Sprache in lauten Umgebungen effektiv zu trennen.

Forscher kümmern sich um Audio-Spoofing, um die Sicherheit der Sprach­erkennung zu verbessern.