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De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la reconnaissance vocale brouillée en utilisant de grands modèles de langue.

Cet article parle des solutions pour les applications de parole dans les langues avec peu de données transcrites.

Une nouvelle méthode aide à préserver les langues en danger grâce à une documentation détaillée.

Une méthode améliore la clarté de la parole dans des environnements bruyants sans données d'entraînement claires.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale pour les langues sous-représentées en utilisant des données de langues similaires.

Reborn propose des solutions innovantes pour la reconnaissance vocale automatique sans données étiquetées.

Un aperçu des nouveaux modèles pour des réponses parlées naturelles.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'activité vocale et de chevauchement dans la diarisation des locuteurs.

Chirp MFCC améliore la représentation des signaux audio pour une meilleure classification et reconnaissance.

Kallaama crée un jeu de données de discours dans les langues locales pour aider les agriculteurs sénégalais.

Un nouveau cadre améliore les modèles de langue en reconnaissant et en répondant à différents styles de discours.

Améliorer les systèmes ASV pour reconnaître les voix des enfants avec précision.

La recherche met en avant de nouveaux modèles pour une meilleure qualité audio dans différents environnements.

La recherche met en avant l'importance du timing par rapport aux caractéristiques spécifiques des intervenants dans les modèles de diarisation.

Un aperçu de MONA, un système qui améliore la communication par la parole silencieuse.

La recherche se concentre sur l'aide aux robots pour mieux comprendre la parole en plein bruit de fond.

Un nouveau critère évalue la performance des systèmes de reconnaissance vocale face à différentes distorsions.

L'IA améliore les implants cochléaires pour mieux entendre et communiquer dans des environnements difficiles.

Cette méthode améliore la séparation audio en combinant des descriptions de langue avec une analyse sonore.

Des recherches montrent que l'analyse de la parole pourrait aider à identifier la maladie de Parkinson tôt.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les systèmes gèrent les erreurs dans la compréhension du langage parlé.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance de texte dans plusieurs applications.

Un clip audio universel peut couper des modèles ASR avancés comme Whisper.

Exploiter des modèles à sortie anticipée pour un apprentissage fédéré efficace dans les systèmes ASR.

SpeechVerse fait le lien entre la compréhension audio et le traitement du langage pour améliorer l'interaction humain-ordinateur.

Une reconnaissance vocale améliorée pour les salles de classe grâce à des techniques de formation avancées améliore l'apprentissage.

Les modèles de langage de débruitage améliorent la correction des erreurs dans les systèmes de reconnaissance vocale en utilisant des données synthétiques.

Découvrez comment le speech inpainting restaure la qualité audio dans différents domaines.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance vocale en utilisant plusieurs méthodes de décodage.

Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance vocale automatique pour les dialectes arabes en utilisant des techniques de modèle efficaces.

Explorer le rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans le traitement de la parole et ses défis.

Un coup d'œil sur les nouvelles méthodes pour comprendre les discours qui se chevauchent pendant les conversations.

Une nouvelle méthode cible les changements de rythme pour des attaques de discours discrètes.

Un nouveau système aide à séparer la parole du bruit pour une communication plus claire.

Découvre la diarisation de locuteur en ligne et son importance dans diverses applications.

Un nouvel outil de référence évalue les tokens audio discrets pour diverses tâches de traitement de la parole.

Une nouvelle méthode combine des caractéristiques acoustiques et des scores de confiance pour une meilleure correction des erreurs.

Une étude sur comment les machines s'adaptent aux changements phonologiques dans la parole.

Un système combine audio et vidéo pour améliorer la précision de la détection des intervenants.

Une nouvelle méthode améliore le dialogue machine grâce à des données pseudo-stéréo.