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VoxtLM combina reconocimiento de voz, síntesis, generación de texto y continuación en un solo modelo.

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Explora cómo TTT mejora el reconocimiento de voz al adaptarse a cambios en la distribución.

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Kallaama crea un conjunto de datos de habla en idiomas locales para ayudar a los agricultores senegaleses.

Las lenguas indígenas enfrentan desafíos en la tecnología mientras ofrecen ricas perspectivas culturales.

Un estudio sobre el uso de ARI en una residencia de día gerontológica.

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Un nuevo método mejora la precisión del reconocimiento de texto en varias aplicaciones.

Un nuevo sistema mejora las interacciones de los robots al filtrar el habla superpuesta.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de voz en entornos ruidosos usando técnicas adaptativas.

Un nuevo método mejora la traducción de habla en varios idiomas al inglés.

GigaSpeech 2 ofrece un montón de datos para lenguas de pocos recursos para mejorar el reconocimiento de voz.

Un conjunto de datos único captura la vida diaria de los niños para mejorar el aprendizaje automático y la comprensión del aprendizaje humano.

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Nuevos métodos mejoran la precisión y eficiencia en los sistemas de reconocimiento de voz.

Un nuevo modelo mejora la comunicación para personas con discapacidades usando reconocimiento de voz y código Morse.

Un modelo impulsado por voz que transforma la interacción de audio con la tecnología.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la captura de voz usando sensores de conducción por el cuerpo.

La investigación presenta nuevos métodos para evaluar sistemas de reconocimiento de voz en polaco.

Investigadores mejoran la decodificación del habla usando EEG para ayudar a quienes tienen dificultades para hablar.

Este estudio evalúa sistemas de reconocimiento de voz usando diferentes idiomas para la historia oral.

OpenOmni crea herramientas flexibles para hacer y probar agentes de conversación.

La investigación se centra en mejorar la resumición de conversaciones habladas entre diferentes idiomas.

NEST ofrece un enfoque más rápido y eficiente para tareas de habla auto-supervisadas.

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La investigación mejora el reconocimiento de voz para el hindi con acentos diversos.

Un nuevo método mejora la precisión del reconocimiento de voz en varios idiomas.

Los investigadores crean LibriheavyMix para mejorar el reconocimiento de voz en entornos ruidosos.

Esta investigación analiza el rendimiento de Mamba en tareas de habla, enfatizando la reconstrucción y el reconocimiento de sonidos.

Los investigadores desarrollan un conjunto de datos para mejorar las técnicas de reconocimiento y análisis de voz.

Esfuerzos para mejorar la tecnología de voz para el idioma Faetar, que tiene pocos recursos.

Un estudio sobre el uso de modelos de lenguaje para corregir errores en sistemas de reconocimiento de voz.