Haibin Wu

AV-SUPERB evalúa modelos de audio y visuales en diferentes tareas para mejorar el rendimiento.

El proyecto EMO-SUPERB mejora el reconocimiento de emociones en el habla a través de técnicas mejoradas y la colaboración de la comunidad.

Un nuevo sistema para evaluar el rendimiento de los códecs de audio en diferentes aplicaciones.

Un nuevo marco para evaluar modelos base en tareas de habla.

Examinando cómo los códecs mantienen los tonos emocionales en los datos de voz.

Este artículo habla sobre métodos de entrenamiento eficientes para modelos de voz usando aprendizaje auto-supervisado.

El modelo MCMamba mejora la calidad del habla en entornos ruidosos usando información espacial y espectral.

Este estudio evalúa métodos de baja latencia para mejorar la calidad del habla en condiciones ruidosas.

Una mirada a los resultados del desafío Codec-SUPERB y las métricas de rendimiento del codec.

ESPnet-Codec mejora el entrenamiento y la evaluación de códecs neuronales para audio y voz.

Un nuevo método mejora la eficiencia en las cargas de trabajo de atención para sistemas de IA.

VERSA evalúa la calidad de voz, audio y música de manera efectiva.