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Un nuevo método mejora la detección de eventos de sonido al integrar nuevas clases de audio de manera efectiva.

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Un estudio sobre el comportamiento energético en redes de aprendizaje profundo que mejora el análisis de señales.

Mamba promete mucho contra transformers en tareas de habla, especialmente con entradas largas.

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Un nuevo marco mejora el rendimiento de la verificación de hablantes con datos limitados.

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Un robot móvil aprende a reconocer voces en entornos ruidosos para aplicaciones prácticas.

Un nuevo método mejora la creación de sonido para modelos humanos 3D realistas.

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Un nuevo método mejora la clasificación kNN usando gradientes para una mejor representación de características.

Combinar la info de audio y visual ayuda a reconocer mejor objetos en videos.

Un nuevo método combina pistas de audio y texto para una mejor identificación de objetos.

Un nuevo modelo mejora la claridad del habla al atacar el ruido y los ecos.

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Este estudio evalúa las habilidades de razonamiento de modelos de audio-lenguaje con una nueva tarea.

Un método que mejora el reconocimiento de sonidos en máquinas.

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Un nuevo sistema mejora el reconocimiento de comandos de voz a pesar del ruido de fondo.

Un nuevo marco mejora la clasificación en tareas audiovisuales no vistas.

Métodos para acelerar la diarización de hablantes sin sacrificar la precisión.

GRAFX ofrece una solución de código abierto para el procesamiento de audio eficiente con PyTorch.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de objetos en videos a través de pistas sonoras y visuales.

Nuevos métodos para mejorar el control de las RNNs mejoran las simulaciones de efectos de audio.

La investigación se centra en detectar audio deepfake mediante técnicas mejoradas y expansión de datos.

Nuevo modelo mejora las conexiones entre los sonidos y sus significados textuales.

Un nuevo método para la detección de palabras clave eficiente en energía usando tecnología neuromórfica.

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Este artículo habla sobre el aprendizaje con pocos ejemplos y su impacto en tareas de audio.

Un nuevo método mejora la separación y generación de audio sin necesidad de datos etiquetados.

Abordando los desafíos del audio falso y la verificación de hablantes.

SSL-TTS simplifica la síntesis de voz usando pocos datos de entrenamiento para obtener resultados de alta calidad.

Los benchmarks actuales no evalúan bien la capacidad de los modelos para conectar datos de audio y visuales.

Nuevos algoritmos mejoran la precisión para identificar el inicio de las notas musicales.

Nuevos métodos mejoran la detección de audio falso en condiciones del mundo real.