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La investigación propone mejores formas de evaluar la reverberación tardía en las habitaciones.

Un nuevo método mejora la conversión de susurros a habla normal usando técnicas avanzadas.

Un nuevo marco mejora la clasificación de audio aprovechando el conocimiento de dispositivos multimodales.

Explorando un nuevo enfoque para mejorar la calidad del habla usando ventanas de contexto temporal.

Un nuevo método para mejorar la calidad de conversión de voz en tiempo real.

SelectTTS simplifica la generación de voz para hablantes desconocidos con una selección de cuadros efectiva.

Mejorando la claridad del habla a través de filtros híbridos y redes neuronales.

AASIST3 mejora la detección de voces falsas en sistemas de verificación de hablantes automáticos.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo de habla en varias tareas.

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

Nuevos métodos mejoran la claridad del habla en ambientes ruidosos usando tecnologías avanzadas.

Nuevos métodos mejoran la separación de voces en entornos ruidosos.

Este estudio examina cómo el ruido puede mejorar la resistencia del reconocimiento del habla frente a desafíos.

aTENNuate ofrece una mejora eficiente en tiempo real de las señales de voz, mejorando la claridad de la comunicación.

TF-Mamba mejora la localización del sonido usando un enfoque novedoso que integra datos de tiempo y frecuencia.

Una nueva arquitectura mejora la detección de sonido en diferentes entornos.

Te presentamos DENSE, un método que mejora la extracción de habla objetivo usando embeddings dinámicos.

Un nuevo método mejora la transformación de audio mientras preserva la melodía y la calidad del sonido.

Un nuevo marco mejora la precisión en la confirmación de la identidad vocal.

FlowSep presenta un nuevo método para extraer sonidos usando consultas de lenguaje.

OpenACE ofrece un punto de referencia justo para evaluar códecs de audio en distintas condiciones.

Un nuevo método de zero-shot mejora la precisión de la conversión de voz y minimiza la filtración de sonido.

Nuevo enfoque mejora la isolación de voz en ambientes de audio mixto usando tokens discretos.

El modelo DAC mejora la creación de descripciones de audio con rapidez y diversidad.

Nuevos métodos mejoran el aislamiento acústico de entornos ruidosos sin necesidad de datos etiquetados.

Wave-U-Mamba mejora grabaciones de voz de baja calidad para una comunicación más clara.

Nuevos métodos mejoran la sincronización de audio con escenas de video cambiantes.

Esencial detectar contenido de audio engañoso creado por tecnología.

Nuevos métodos están ayudando a las máquinas a interpretar mejor los sonidos individuales.

Un estudio muestra que los i-vectores pueden competir con modelos complejos en el reconocimiento de hablantes.

Un estudio sobre cómo las elecciones de diseño afectan los modelos de lenguaje de base.

Un nuevo método evalúa modelos de habla auto-supervisados usando medidas de rango.

RF-GML mide la calidad del audio sin necesidad de una señal de referencia.

Técnicas innovadoras mejoran el entrenamiento de modelos de música-texto con recursos limitados.

Nuevos modelos abordan la clasificación de sonido con datos de entrenamiento limitados.

Un nuevo enfoque mejora la detección de audio falso utilizando modelos preentrenados.

Un nuevo método mejora el conteo de fuentes en entornos de señales complejas.

Nuevos diseños de arreglos mejoran la precisión y eficiencia en la detección de dirección de señales.

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

Un nuevo método para detectar reflejos tempranos en la sala mejora las experiencias de audio.