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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des ordres parlés par les ordinateurs avec moins d'exemples.

Améliorer l'identification des locuteurs en combinant le son et les mots prononcés dans l'audio.

Un nouveau cadre améliore la détection du locuteur actif en utilisant des indices audio et visuels.

Une nouvelle méthode améliore les modèles audio généraux pour une reconnaissance vocale efficace.

Cette recherche traite de l'oubli en IA à travers l'apprentissage continu dans la compréhension du langage parlé.

CALLS a pour but d'améliorer la capacité des assistants vocaux à gérer les interactions avec les clients.

De nouvelles méthodes exploitent l'identité du locuteur pour améliorer la performance de la reconnaissance vocale.

Utiliser le transfert de connaissances des modèles tchèques améliore la précision de la reconnaissance vocale slovaque.

Créer des systèmes TTS pour des langues turciques moins connues en utilisant des données kazakhes.

Un nouveau modèle améliore l'isolation vocale dans les environnements bruyants.

OpenSR améliore les modèles de lecture labiale en utilisant des données audio pour plus de précision et d'accessibilité.

Des recherches montrent un modèle pour améliorer la correction des disfluences dans les systèmes de reconnaissance vocale.

Une étude sur comment les erreurs de langage affectent l'apprentissage avec des agents pédagogiques.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale pour les noms qui se ressemblent.

De nouvelles méthodes améliorent la flexibilité et les performances des modèles dans les tâches audio.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension du langage parlé sans avoir besoin de transcriptions écrites.

Améliorer la technologie de traduction pour des langues à faibles ressources comme le Tamasheq et le Quechua.

BabySLM évalue comment les machines apprennent à comprendre la parole en se basant sur le langage des enfants.

Améliorer les systèmes de reconnaissance de la parole silencieuse avec de nouvelles techniques.

Une nouvelle méthode pour entraîner des modèles de détection de mots-clés en utilisant une supervision faible dans des environnements bruyants.

Une nouvelle approche améliore les performances des RNN-T dans la reconnaissance vocale automatique.

Explorer des méthodes pour améliorer la reconnaissance vocale multilingue dans les langues indiennes.

Découvrez comment SVVAD améliore la détection de l'activité vocale pour une meilleure vérification des locuteurs.

Une nouvelle méthode améliore les retours sur la prononciation pour les apprenants de langues.

Un nouveau cadre évalue comment les modèles de parole s'adaptent à des tâches spécifiques.

La recherche améliore la traduction vocale multilingue en utilisant des connaissances sémantiques.

Sparq vise à améliorer la performance des réseaux de neurones quantifiés avec moins de ressources.

SlothSpeech dévoile des failles dans les systèmes de reconnaissance vocale, les ralentissant considérablement.

EmoMix permet de créer des discours exprimant des émotions mélangées avec une intensité précise.

Un nouveau corpus pour traduire l'audio cantonais en texte anglais.

Découvrez la méthode innovante du Multi-Window Masked Autoencoder pour améliorer le traitement audio.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de reconnaissance automatique de la parole pour plus de précision et d'adaptabilité.

Le biais contextuel améliore les systèmes de reconnaissance vocale, augmentant la précision dans les tâches spécialisées.

Cette étude présente un nouveau système pour détecter les erreurs de prononciation chez les apprenants de langues.

Un nouveau modèle réduit la taille tout en améliorant la reconnaissance vocale multilingue.

Un nouveau système améliore la reconnaissance vocale dans des situations avec plusieurs intervenants.

Cette étude examine les avantages de fusionner le traitement de la parole avec des données visuelles.

Un aperçu de comment Whisper gère les différents dialectes et accents arabes.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des actes de parole en bengali grâce à l'analyse audio et textuelle.

Une nouvelle approche améliore l'identification de la langue parlée en utilisant l'apprentissage auto-supervisé et des étiquettes.