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El reconocimiento de voz mejorado para aulas usando técnicas de entrenamiento avanzadas mejora el aprendizaje.

Los modelos de lenguaje de eliminación de ruido mejoran la corrección de errores en los sistemas de reconocimiento de voz usando datos sintéticos.

Descubre cómo la pintura de voz está restaurando la calidad del audio en varios campos.

Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de voz usando múltiples métodos de decodificación.

Un estudio sobre cómo mejorar el reconocimiento de voz automática (ASR) para dialectos árabes usando técnicas de modelos eficientes.

Explorando el papel del aprendizaje auto-supervisado en el procesamiento del habla y sus desafíos.

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Nuevo método apunta a cambios de ritmo para ataques de habla sigilosos.

Un nuevo sistema ayuda a separar el habla del ruido para una comunicación más clara.

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Nueva herramienta de referencia evalúa tokens de audio discretos para varias tareas de procesamiento de voz.

Un nuevo método combina características acústicas y puntuaciones de confianza para mejorar la corrección de errores.

Un estudio sobre cómo las máquinas se adaptan a los cambios fonológicos en el habla.

Un sistema combina audio y video para mejorar la precisión en la detección de hablantes.

Un nuevo método mejora el diálogo de las máquinas mediante datos pseudo-estéreo.

Este estudio presenta un conjunto de datos y un método para mejorar la precisión del reconocimiento de voz en chino usando Pinyin.

Este estudio se centra en mejorar la detección de audio deepfake usando métodos avanzados.

Entender la incertidumbre mejora la precisión del reconocimiento emocional en situaciones del mundo real.

Un sistema para el reconocimiento de hablantes en audio multilingüe sin necesidad de muchos datos.

Mejorando la tecnología de anonimización de hablantes para nueve idiomas para asegurar la privacidad.

La investigación destaca el papel del video en mejorar el reconocimiento del habla en entornos ruidosos.

Un nuevo método mejora la precisión al reconocer el habla de múltiples hablantes.

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Un nuevo método mejora la claridad del habla en entornos ruidosos usando redes neuronales duales.

El modelo XLSR-Transducer se destaca en la transcripción en tiempo real con datos mínimos.

Un nuevo modelo mejora la precisión en las capacidades de conversión de voz a texto en varios idiomas.

La investigación revela riesgos en modelos de habla multitarea como Whisper.

TokenVerse simplifica el análisis de conversaciones habladas al integrar múltiples tareas en un solo modelo.

Este estudio examina el Mix-Training para detectar palabras clave en condiciones de habla ruidosa.

Mejorando los sistemas de reconocimiento de voz para idiomas con pocos datos en línea.

Este estudio analiza cómo las redes neuronales interpretan el habla usando espectrogramas.

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Este estudio utiliza fiwGAN para explorar los patrones de armonía vocálica en el idioma asamés.

Un nuevo marco mejora el rendimiento de ASR usando datos y recursos limitados.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el formato de expresión numérica en transcripciones automáticas.

Los investigadores exploran enfoques sin texto para entender mejor el lenguaje hablado.