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De nouvelles méthodes améliorent notre capacité à détecter efficacement les discours falsifiés.

Une nouvelle méthode améliore les modèles ASR pour les utilisateurs individuels en utilisant la quantification et l'adaptation.

De nouveaux modèles s'adaptent pour améliorer l'efficacité et la réactivité de la reconnaissance vocale.

Améliorer la reconnaissance vocale de Whisper pour le vietnamien et d'autres langues à faibles ressources.

Cette étude examine comment l'audition influence la compréhension de la parole dans des environnements bruyants.

Utiliser le clustering k-means pour optimiser les données audio pour un meilleur entraînement des modèles.

Une méthode pour choisir le meilleur modèle ASR en fonction des caractéristiques audio.

MyST vise à améliorer l'apprentissage des sciences chez les enfants grâce à du tutorat virtuel.

Un aperçu de M2MeT 2.0 et son impact sur la transcription des réunions.

Cette étude explore comment la compression de modèle impacte la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

Un nouveau modèle améliore la compréhension de la parole et des sons en même temps.

Présentation de nouveaux modèles pour mieux extraire la parole dans des environnements bruyants.

La recherche se concentre sur l'amélioration des systèmes ASR pour l'audio non segmenté.

Examiner les écarts de performance dans la reconnaissance vocale entre les différents genres.

Les LLMs améliorent la précision et la correction des erreurs dans les systèmes de reconnaissance vocale.

PP-MeT vise à améliorer la précision dans la retranscription de réunions avec plusieurs intervenants.

Cette recherche présente un modèle pour améliorer la clarté de la parole dans différentes conditions.

Ce projet vise à améliorer la reconnaissance de la parole mélangée gujarati-anglais.

Un nouveau modèle intègre l'audio et le texte pour une meilleure classification de la parole.

Une nouvelle initiative pour améliorer la technologie de transcription pour les réunions dans les grandes salles.

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.