Nuevos métodos mejoran la claridad del sonido en ambientes ruidosos para dispositivos de audio.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Nuevos métodos mejoran la claridad del sonido en ambientes ruidosos para dispositivos de audio.
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Un enfoque de aprendizaje auto-supervisado reduce la necesidad de datos de audio etiquetados.
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GenRep ofrece un enfoque novedoso para identificar sonidos inusuales de máquinas con datos limitados.
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Un nuevo modelo mejora la detección de deepfakes de audio con aprendizaje continuo.
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Este estudio evalúa redes neuronales para replicar las características de la reverberación de muelles.
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BigCodec mejora la calidad de sonido en la transmisión de audio a baja tasa de bits.
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Un nuevo método mejora la captura de sonido usando micrófonos circulares para una mejor calidad de audio.
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Aprende cómo la inpainting de audio restaura partes faltantes de las señales.
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Esta investigación analiza el rendimiento de Mamba en tareas de habla, enfatizando la reconstrucción y el reconocimiento de sonidos.
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Un método para mejorar la calidad de la señal usando dos dispositivos para capturar sonido e imagen.
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SoloAudio mejora la extracción de sonido usando técnicas avanzadas y datos sintéticos.
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FLAMO simplifica el procesamiento de audio a través de técnicas diferenciables y muestreo de frecuencias.
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ReCLAP mejora la clasificación de audio con indicaciones detalladas para una mejor precisión.
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MambaFoley revoluciona la síntesis de sonido Foley con un mejor timing y realismo.
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Un nuevo modelo mejora la generación de audio usando texto detallado y sonidos como prompts.
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MaskSR2 mejora la claridad y calidad del habla usando técnicas innovadoras.
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Este estudio evalúa métodos de baja latencia para mejorar la calidad del habla en condiciones ruidosas.
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SD-Codec mejora el procesamiento de audio al separar diferentes tipos de sonido de manera efectiva.
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DeFT-Mamba mejora la separación y clasificación de sonido en ambientes ruidosos.
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WMCodec mejora la marca de agua de audio para más seguridad y autenticidad.
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Nuevos métodos mejoran la calidad de audio binaural en entornos de sonido difíciles.
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Un enfoque nuevo para la evaluación de la calidad de audio sin necesitar referencias limpias.
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La Recuperación de Momentos de Audio permite localizar momentos específicos en grabaciones largas.
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Una nueva función de pérdida mejora la calidad del audio al alinear fase y magnitud.
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Los métodos recientes mejoran la claridad y calidad del audio usando modelos avanzados.
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ESPnet-Codec mejora el entrenamiento y la evaluación de códecs neuronales para audio y voz.
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Explorando métodos para adaptar RNNs a diferentes tasas de muestreo de audio.
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Un nuevo método mejora el procesamiento de voz y audio en varias tareas.
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Un nuevo algoritmo mejora la detección de eventos sonoros usando aprendizaje auto-supervisado.
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Presentamos un nuevo modelo y benchmark para evaluar tareas de audio múltiple.
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OpenSep automatiza la separación de audio para experiencias sonoras más claras sin necesidad de intervención manual.
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Cómo los nuevos métodos están transformando la identificación de hablantes en grabaciones de audio.
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Descubre técnicas para estimar señales en medio del ruido en diferentes campos.
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AEROMamba mejora audio de baja calidad en sonido rico y de alta fidelidad.
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Una mirada a cómo se comporta el sonido en entornos dinámicos.
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Descubre métodos innovadores para la compresión de audio y su impacto en el sonido envolvente.
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El conjunto de datos HARP transforma cómo vivimos el sonido en entornos virtuales.
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Revolucionando la creación de sonido para músicos con opciones de efectos de audio infinitas.
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Los GPNs mejoran el reconocimiento de sonidos al abordar desafíos clave en redes neuronales de picos.
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Nuevos métodos mejoran la separación de voces usando códecs de audio neuronales para una comunicación más clara.
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