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Este estudio explora problemas con el uso de convnets para la creación de bancos de filtros de audio.

El modelo CLAP conecta el procesamiento de audio y texto para varias aplicaciones.

PIAVE ayuda a las máquinas a captar voces con claridad, incluso cuando los hablantes giran la cabeza.

AV2Wav mejora la calidad del habla usando pistas de audio y visuales.

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La investigación revela que el habla emocional afecta el rendimiento del modelo en tareas de separación de voz.

Nuevos métodos están mejorando nuestra capacidad para detectar discursos falsos de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento del vocoder con datos de audio limitados.

Un enfoque sólido para identificar anomalías en el audio y combatir el spoofing vocal.

Presentamos un método más rápido para la síntesis de voz de alta calidad usando modelos de difusión.

HiFTNet ofrece una síntesis de voz más rápida y de alta calidad usando técnicas innovadoras y eficientes.

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

Nuevo método mejora la velocidad y eficiencia en la generación de texto a audio.

Un nuevo modelo mejora la eficiencia y el rendimiento en la separación de voces.

Un nuevo enfoque genera subtítulos de audio usando solo texto, mejorando la eficiencia de datos.

Explorando los desafíos y las innovaciones para emparejar grabaciones de audio con partituras.

Usando k-means para optimizar datos de audio y mejorar el entrenamiento del modelo.

Un estudio muestra que la augmentación de audio puede mejorar el reconocimiento de voz en lenguas con pocos recursos.

Nuevas estrategias mejoran el aprendizaje con etiquetas débiles al seleccionar ejemplos negativos relevantes.

Un método para elegir el mejor modelo de ASR basado en características de audio.

Aprende cómo la dereverberación mejora el reconocimiento de voz en ambientes ruidosos.

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El modelo ASCA mejora la precisión de clasificación de audio para conjuntos de datos pequeños.

Este estudio convierte datos de MRI de la lengua en audio de voz real.

Este estudio analiza cómo la compresión de modelos afecta el reconocimiento de voz en entornos ruidosos.

Explora cómo el Aprendizaje Activo en Línea mejora la eficiencia del reconocimiento de sonido.

Un nuevo modelo mejora la comprensión del habla y los sonidos al mismo tiempo.

DCLS mejora el rendimiento de clasificación de audio al aprender las posiciones del núcleo durante el entrenamiento.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático de datos audio-visuales.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de sonido y la localización de fuentes sin etiquetas.

Explorando cómo la agudeza de los mínimos influye en el rendimiento del modelo con datos de audio no vistos.

Un estudio sobre el uso de transformadores para un etiquetado y representación musical efectiva.

Esta investigación presenta un modelo para mejorar la claridad del habla en diferentes condiciones.

Explorando los avances en la subtitulación automática de audio y su impacto en la accesibilidad.

Nuevos métodos mejoran la conexión entre descripciones de texto y eventos sonoros.

E-SHARC mejora la identificación de hablantes en varios entornos de audio.

Un nuevo enfoque simplifica la segmentación audiovisual sin necesidad de datos etiquetados costosos.

Un método mejora la claridad del habla en entornos ruidosos sin datos de entrenamiento claros.

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