Neuste Artikel für Spracherkennung

Eine Methode zur Verbesserung der Sprach­erkennung in lauten Umgebungen.

Forscher entwickeln SaSLaW, um die Sprachadaptation von Maschinen in verschiedenen Umgebungen zu verbessern.

Ein neuer Datensatz hebt Vorurteile in Sprachmodellen basierend auf Geschlecht und Alter hervor.

Forschung zeigt, wie man Sprachmodelle kleiner und effizienter machen kann.

Feindliches Training verbessert die Genauigkeit der Schlüsselworterkennung in synthetischer und echter Sprache.

Ein neuer Massstab verbessert die Bewertung von Sprachemotionserkennungssystemen über Sprachen und Emotionen hinweg.

Neue Methoden verbessern ASR-Modelle für mehrere Sprachen und bewahren das vorhandene Wissen.

Ein neuer Ansatz verbessert die Erkennung von Code-Switching-Phrasen in zweisprachiger Sprache.

Eine neue Methode, um lange Datensequenzen besser zu verarbeiten.

Untersuchen, wie Sprachmuster Bedeutung und Technologieleistung beeinflussen.

Ein Blick auf die Komplexität, gemischte Audiospuren zu identifizieren.

O-HuBERT verbessert die Spracherkennung, indem es Inhalt und expressive Informationen trennt.

Eine neue Methode verbessert die Spracherkennung für Hindi mithilfe von Pseudo-Labeling-Techniken.

Ein System zur Klassifizierung von literarischen und umgangssprachlichen Tamil-Dialekten anhand von Klangmerkmalen.

Neue Methoden verbessern das Verständnis von geflüstertem und normalem Sprache durch Computer.

Ein Blick auf Micro-Batch Clipping und seine Vorteile fürs Modelltraining.

Forschung zeigt, wie LLMs die automatische Sprach­erkennung in der japani­schen Sprache verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie Modelle Ton, Betonung und Tonhöhenakzente erkennen.

SALSA verbessert die Spracherkennung für Sprachen mit wenig Ressourcen, indem es ASR- und Sprachmodelle integriert.

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

Ein neues System korrigiert Fehler bei der Sprechererkennung für klarere Gesprächsprotokolle.

Sprachverständlichkeit verbessern mit hybriden Filterbänken und neuronalen Netzen.

Ein neues Modell verbessert die Spracherkennung, indem es Audio- und visuelle Eingaben effektiv kombiniert.

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

Eine neue Methode verbessert die automatische Spracherkennung, indem sie die Klangreihenfolge beim Wissenstransfer beibehält.

Diese Studie untersucht, wie Lärm die Sprachwahrnehmung bei Herausforderungen verbessern kann.

Innovativer leichter Wandler verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Spracherkennung.

Dieser Artikel vergleicht diskrete und kontinuierliche Sprachdarstellungen für effektive Spracherkennung.

Forschung zeigt, wie Neuronen in Sprachmodellen wichtige Merkmale von Schall erkennen.

Diese Studie untersucht, wie Selbstaufmerksamkeit die Spracherkennung im Türkischen und Englischen beeinflusst.

Ein selbstüberwachter Lernansatz verringert den Bedarf an beschrifteten Audiodaten.

TF-Mamba verbessert die Klanglokalisierung mit einem neuartigen Ansatz, der Zeit- und Frequenzdaten integriert.

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

Wir präsentieren DENSE, eine Methode zur Verbesserung der Sprachtrennung mit dynamischen Einbettungen.

Diese Methode verbessert die Erkennungsgenauigkeit für seltene Namen in Sprachausgaben.

Die Verbesserung der Identifizierung gesprochener Wörter durch visuelle Hinweise in unterversorgten Sprachen.

BigCodec verbessert die Klangqualität bei Audioübertragungen mit niedriger Bitrate.

In diesem Artikel geht's um die Vorteile, Transformer-Modelle für Sprachaufgaben zu vereinfachen.

Sortformer integriert Sprecherdiarisierung und ASR für eine verbesserte Audioverarbeitung.

Neue Methoden verbessern das Verständnis gesprochener Sprache durch innovative Datensätze.