GRAFX ofrece una solución de código abierto para el procesamiento de audio eficiente con PyTorch.
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Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas - Procesado de Audio y Voz
RSSiDANSE mejora el procesamiento de sonido en redes de sensores acústicos para mejores aplicaciones en tiempo real.
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Mejorando la reproducción de sonido binaural para tener mejores experiencias de audio en varios dispositivos.
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Wav2graph crea grafos de conocimiento a partir del lenguaje hablado para mejorar la comprensión de la IA.
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Speech-MASSIVE busca mejorar la comprensión del lenguaje hablado en varios idiomas.
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Técnicas innovadoras protegen datos de voz sensibles mientras mantienen la precisión del procesamiento.
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La investigación sobre nuevos modelos mejora la calidad de audio en cine y televisión.
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Nuevos métodos mejoran la privacidad manteniendo el contenido del discurso y las emociones.
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Analizar los sonidos de un niño revela etapas clave en su crecimiento del lenguaje.
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Nuevos métodos para mejorar el control de las RNNs mejoran las simulaciones de efectos de audio.
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MulliVC transforma voces entre idiomas con una precisión y claridad impresionantes.
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Los investigadores crean modelos para mejorar la comprensión de la producción del habla y el movimiento.
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Un sistema que permite la autenticación por voz en varios idiomas para dispositivos móviles.
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TEAdapter mejora la generación de música a partir de texto, dando a los usuarios más control y creatividad.
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La investigación revela una comprensión más profunda de cómo los sonidos se influyen entre sí al hablar.
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Un nuevo marco mejora la detección de sonidos de máquinas usando técnicas de aprendizaje activo.
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Este estudio examina cómo diferentes métodos de resumen afectan la calidad y el contenido.
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Nuevo modelo de aprendizaje automático mejora las técnicas de separación de fuentes de audio.
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Music2Latent simplifica la compresión de audio mientras mantiene una alta calidad para varias aplicaciones.
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El modelo TOGGL mejora la precisión de la transcripción en situaciones de habla superpuesta.
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Un sistema para mejorar la claridad del habla en entornos ruidosos usando gafas inteligentes.
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Un estudio sobre cómo identificar momentos de discurso de odio en audio usando técnicas nuevas.
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Un método para mejorar la calidad del reconocimiento de voz en entornos ruidosos.
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Un método para generar música interesante manejando los niveles de sorpresa.
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Un enfoque novedoso codifica y reconstruye señales sensoriales usando trenes de picos.
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MorphFader simplifica el cambio de sonido usando modelos de texto a audio para generar audio creativo.
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Los investigadores desarrollan SaSLaW para mejorar la adaptación del habla de las máquinas en diferentes entornos.
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Style-Talker mejora las conversaciones entre humanos y máquinas a través de la profundidad emocional.
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Este artículo habla sobre cómo usar el aprendizaje profundo para predecir las respuestas emocionales a la música.
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Un nuevo método para visualizar distribuciones sonoras globales usando datos de audio y satélites.
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Explorando nuevos métodos en compresión de audio para mejorar la calidad del sonido.
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La investigación se centra en detectar audio deepfake mediante técnicas mejoradas y expansión de datos.
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Un nuevo método mejora la síntesis de habla natural en varios idiomas.
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Un nuevo enfoque se centra en inconsistencias sutiles en la detección de deepfakes.
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Examinando cómo la longitud de las expresiones y factores sociales influyen en la velocidad del habla.
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Un nuevo conjunto de datos resalta los sesgos en los modelos de lenguaje según el género y la edad.
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Explorando el papel de los Transformers y LLMs en mejorar la seguridad de la red.
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Presentamos PeriodWave, un modelo que mejora la velocidad y calidad de la generación de audio.
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Aprende a preparar y enviar tu paper científico de manera efectiva.
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Nuevo modelo mejora las conexiones entre los sonidos y sus significados textuales.
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