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Un modèle vocal qui transforme l'interaction audio avec la technologie.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer la capture de la voix avec des capteurs de conduction corporelle.

La recherche présente de nouvelles méthodes pour évaluer les systèmes de reconnaissance vocale en polonais.

Des chercheurs améliorent le décodage de la parole en utilisant l'EEG pour aider les personnes ayant des troubles de la parole.

Cette étude évalue les systèmes de reconnaissance vocale en utilisant différentes langues pour l'histoire orale.

OpenOmni crée des outils flexibles pour créer et tester des agents conversationnels.

La recherche se concentre sur une meilleure synthèse des conversations parlées dans différentes langues.

NEST propose une approche plus rapide et efficace pour les tâches de parole auto-supervisées.

La recherche se concentre sur la prédiction des erreurs dans la reconnaissance vocale pour une meilleure précision.

La recherche améliore la reconnaissance vocale pour le hindi avec des accents divers.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance vocale dans plusieurs langues.

Des chercheurs ont créé LibriheavyMix pour améliorer la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

Cette recherche analyse la performance de Mamba dans les tâches de parole, en mettant l'accent sur la reconstruction et la reconnaissance des sons.

Des chercheurs ont développé un jeu de données pour améliorer les techniques de reconnaissance et d'analyse de la parole.

Efforts pour améliorer la technologie de la parole pour la langue Faetar, qui est sous-resources.

Une étude sur l'utilisation des modèles de langue pour corriger les erreurs dans les systèmes de reconnaissance vocale.

Une nouvelle méthode qui améliore la reconnaissance vocale tout en garantissant la confidentialité des données.

Des recherches montrent les galères avec la reconnaissance vocale des transmissions radio de la police.

WeHelp propose un soutien robotique pour améliorer les activités quotidiennes des utilisateurs de fauteuils roulants.

Cette étude aborde les défis des modèles audio pour les langues à faibles ressources.

EVA combine des signaux audio et visuels pour une meilleure précision de reconnaissance vocale.

La recherche évalue les liens entre les modèles de parole et de langage pour une meilleure reconnaissance et traduction.

Une méthode pour améliorer la reconnaissance vocale automatique en mélangeant des listes de mots-clés avec des modèles de langue.

Apprends à entraîner des modèles de parole de manière efficace avec moins de ressources étiquetées.

EMOVA améliore l'interaction humain-ordinateur grâce à l'expression émotionnelle.

Des outils d'IA comme NYCUKA visent à améliorer le soutien à la santé mentale des étudiants de manière efficace.

Des découvertes récentes montrent que les capteurs de pression peuvent être utilisés pour espionner.

Cette étude analyse comment l'audio, la vidéo et le texte fonctionnent ensemble dans la reconnaissance vocale.

De nouvelles méthodes améliorent les outils de communication pour les personnes ayant des problèmes de parole.

Examiner les forces, faiblesses et l'avenir de SLAM-ASR dans la reconnaissance vocale.

Un projet améliore la reconnaissance vocale pour la langue Malasar en utilisant des ressources tamoules.

NeKo améliore la communication entre machines en corrigeant les erreurs de parole, de traduction et de texte.

Créer un modèle d'IA pour des conversations naturelles en mandarin taïwanais.

Mamba améliore la reconnaissance vocale avec rapidité et précision, redéfinissant l'interaction avec les appareils.

Apprends comment la technologie interprète nos voix grâce à l'analyse des ondes sonores.

Tiny-Align améliore les assistants vocaux pour une meilleure interaction personnelle sur les petits appareils.

Les chercheurs améliorent la reconnaissance automatique de la parole en utilisant la supervision de paraphrase pour mieux comprendre.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines reconnaissent le langage parlé.

Un outil de reconnaissance vocale transforme facilement les maths parlées en LaTeX.

La technologie de reconnaissance vocale améliore la reconnaissance des chiffres, surtout dans des environnements bruyants.