Une méthode simple pour créer des voix et contrôler les émotions dans la synthèse vocale.
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La science de pointe expliquée simplement
Une méthode simple pour créer des voix et contrôler les émotions dans la synthèse vocale.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la clarté du son en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond.
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Des techniques innovantes améliorent la conception des haut-parleurs et la direction du son.
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Cette étude se concentre sur l'amélioration de la détection des faux audios en utilisant des méthodes avancées.
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Les recherches montrent que la vidéo aide à améliorer la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.
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Les avancées dans la classification sonore améliorent la précision de la reconnaissance audio.
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Nouveau jeu de données améliore la génération audio à partir de descriptions textuelles détaillées.
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Une nouvelle méthode aide les petits modèles à mieux fonctionner en utilisant des indices des plus gros modèles.
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ElasticAST permet de traiter des audio de longueur variable de manière efficace sans perdre des détails importants.
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Une nouvelle approche améliore la détection de clips audio mélangés réels et faux.
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Un nouveau jeu de données combinant images, texte et audio pour la recherche sur les scènes intérieures.
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CADE améliore la détection audio contre les menaces de spoofing en évolution grâce à des techniques d'apprentissage continu.
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Un nouveau jeu de données vise à améliorer la capture de la voix avec des capteurs de conduction corporelle.
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Une équipe améliore le traitement audio pour identifier les locuteurs et les langues.
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Un nouveau modèle de texte à audio utilisant uniquement des données publiques.
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Une nouvelle tech simplifie l'égalisation pour les enregistrements audio.
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Améliorer la qualité audio sur les appareils grâce à des techniques d'élargissement de bande passante.
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Une nouvelle méthode améliore la séparation des voix dans des environnements bruyants avec plusieurs intervenants.
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Wavespace propose des outils innovants pour mieux créer et contrôler le son.
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La recherche se concentre sur l'identification du discours abusif dans des enregistrements audio à travers différentes langues.
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Une méthode pour créer des audio qui correspondent aux vidéos en vue à la première personne.
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Une étude sur l'amélioration des méthodes pour détecter la compression audio avec perte pour une meilleure qualité sonore.
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Examiner des techniques pour protéger la vie privée tout en analysant des conversations enregistrées.
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Améliorer la reproduction sonore binaurale pour de meilleures expériences audio sur différents appareils.
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Un nouveau modèle d'apprentissage automatique améliore les techniques de séparation des sources audio.
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Music2Latent simplifie la compression audio tout en gardant une haute qualité pour différentes applications.
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Un système pour améliorer la clarté de la parole dans les environnements bruyants en utilisant des lunettes intelligentes.
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Une étude sur l'identification des moments de discours haineux dans l'audio en utilisant des techniques inédites.
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Voici PeriodWave, un modèle qui améliore la vitesse et la qualité de génération audio.
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PeriodWave-Turbo améliore la vitesse et la qualité de génération sonore dans diverses applications.
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MAT-SED utilise un nouveau modèle Transformer pour détecter efficacement les événements sonores.
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Auptimize améliore le placement des repères audio pour une meilleure interaction utilisateur en XR.
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Malacopula remet en question la fiabilité des technologies de vérification automatique des locuteurs.
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Les faux clips audio, c'est vraiment un souci ; des méthodes de détection efficaces sont super importantes.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection de l'audio synthétique.
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Un nouvel algorithme améliore la sécurité audio en intégrant des messages cachés d'une manière moins décelable.
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Des méthodes récentes améliorent le tatouage audio pour une meilleure qualité sonore et gestion des droits d'auteur.
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X-Codec améliore la génération audio en intégrant la compréhension sémantique dans le traitement.
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Découvrez comment un micro en plus améliore la détection de la direction du son dans les environnements bruyants.
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Examen des LLM pour générer du code de programmation audio avec des langages visuels.
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