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Un enfoque eficiente en recursos para ataques de puerta trasera en modelos avanzados de aprendizaje automático.

Aprovechando modelos de salida temprana para un aprendizaje federado eficiente en sistemas de ASR.

Los modelos de lenguaje de eliminación de ruido mejoran la corrección de errores en los sistemas de reconocimiento de voz usando datos sintéticos.

El nuevo modelo VPIDM mejora la claridad del habla en ambientes ruidosos.

Un estudio sobre robots de escritorio que utilizan tecnologías de reconocimiento de lenguaje natural y visual.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de los modelos de lenguaje bajo diferentes condiciones de entrada.

Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de voz usando múltiples métodos de decodificación.

Un método nuevo para probar la seguridad de modelos de lenguaje y sus habilidades multilingües.

Una nueva estrategia de defensa para LLMs contra ataques de puerta trasera.

Un nuevo método combina características acústicas y puntuaciones de confianza para mejorar la corrección de errores.

Este estudio presenta un conjunto de datos y un método para mejorar la precisión del reconocimiento de voz en chino usando Pinyin.

Este estudio evalúa la tecnología de voz en lenguas de bajos recursos como el árabe tunecino.

Emilia ofrece un conjunto de datos diverso para mejorar los modelos de generación de voz.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el formato de expresión numérica en transcripciones automáticas.

Un nuevo modelo busca mejorar la calidad de la traducción de voz a través de sistemas integrados.

Los modelos de IA mejoran la precisión de las conversiones de voz a texto.

La investigación mejora los sistemas de ASR usando modelos de lenguaje para mayor precisión.

Un método para mejorar la calidad del reconocimiento de voz en entornos ruidosos.

Un nuevo método mejora las búsquedas de productos en diferentes formatos de medios.

SAGE-RT crea datos sintéticos para mejorar las evaluaciones de seguridad de los modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran las evaluaciones de calidad de voz para pacientes con problemas en el sistema vocal.

Una mirada a cómo medir la precisión en los sistemas de reconocimiento de voz con nuevos métodos.

Nuevo método mejora la precisión de ASR usando modelos de lenguaje para mejores transcripciones.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de voz en situaciones difíciles con varios hablantes.

Un nuevo método aprovecha datos de voz para mejorar las evaluaciones de autismo.

La investigación sobre sistemas ASR modulares busca mejorar el rendimiento en entornos ruidosos.

Sortformer integra diarización de hablantes y ASR para mejorar el procesamiento de audio.

Un nuevo enfoque mejora el ASR al centrarse en detalles específicos del hablante.

Una herramienta fácil de usar para ajustar modelos de voz sin necesidad de código complicado.

Un nuevo modelo ayuda a los robots a seguir instrucciones humanas poco claras de manera más efectiva.

CADA-GAN mejora el rendimiento de los sistemas de ASR en diferentes entornos de grabación.

Un nuevo método mejora las interacciones de voz al integrar los procesos de reconocimiento y respuesta.

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

Un proyecto mejora el reconocimiento de voz para el idioma Malasar usando recursos en tamil.

Mamba mejora el reconocimiento de voz con rapidez y precisión, transformando cómo interactuamos con los dispositivos.

Este proyecto tiene como objetivo estandarizar los dialectos del bangla para una comunicación más clara.

Un nuevo sistema de ASR mejora el reconocimiento de voz médica para una atención al paciente precisa.

Realiza un seguimiento eficiente de los hablantes en entornos multilingües usando reconocimiento automático de voz.

Un nuevo modelo mejora significativamente la precisión del reconocimiento de voz en chino.

Esfuerzos para documentar y preservar el idioma neo-arameo en peligro.