Une étude sur l'amélioration des systèmes de reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.
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La science de pointe expliquée simplement
Une étude sur l'amélioration des systèmes de reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.
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Une nouvelle méthode améliore le chant d'ensemble synthétisé en modélisant les interactions entre les chanteurs.
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Le SD-Codec améliore le traitement audio en séparant efficacement les différents types de sons.
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Une méthode qui combine des données étiquetées et non étiquetées améliore la détection des sources sonores.
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De nouvelles méthodes améliorent la qualité audio binaurale dans des environnements sonores difficiles.
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Un nouveau modèle crée de l'audio qui correspond à la vidéo, améliorant les expériences médiales.
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Une nouvelle approche pour évaluer la qualité audio sans avoir besoin de références propres.
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Le cadre ECHO améliore la précision de la classification sonore en utilisant des étiquettes structurées et un processus d'apprentissage en deux étapes.
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Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la direction du son pour les intervenants en mouvement dans des environnements difficiles.
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Une nouvelle méthode pour détecter les réflexions de salle précoces améliore les expériences audio.
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Une nouvelle méthode améliore l'intégration sonore virtuelle dans les environnements AR.
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Des méthodes récentes améliorent la clarté et la qualité du son en utilisant des modèles avancés.
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La nouvelle technologie de fibre optique améliore les capacités de détection sonore pour différentes applications.
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OpenSep automatise la séparation audio pour des expériences sonores plus claires sans intervention manuelle.
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Un nouveau système pour mélanger des échantillons audio afin d'aider les créateurs de musique à innover facilement.
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