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Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection de l'audio synthétique.

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De nouvelles méthodes améliorent la clarté vocale dans les environnements bruyants pour les écouteurs.

Une approche d'apprentissage auto-supervisé réduit le besoin de données audio étiquetées.

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Un nouveau modèle améliore la détection des deepfakes audio avec un apprentissage continu.

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BigCodec améliore la qualité sonore dans les transmissions audio à faible débit.

Une nouvelle méthode améliore la capture sonore en utilisant des microphones circulaires pour une meilleure qualité audio.

Apprends comment le remplissage audio restaure les parties manquantes des signaux.

Cette recherche analyse la performance de Mamba dans les tâches de parole, en mettant l'accent sur la reconstruction et la reconnaissance des sons.

Une méthode pour améliorer la qualité du signal en utilisant deux appareils pour capturer le son et l'image.

SoloAudio améliore l'extraction sonore avec des techniques avancées et des données synthétiques.

FLAMO simplifie le traitement audio grâce à des techniques différentiables et à l'échantillonnage de fréquence.

ReCLAP améliore la classification audio avec des indications détaillées pour plus de précision.

MambaFoley révolutionne la synthèse sonore Foley avec un timing et un réalisme améliorés.

Un nouveau modèle améliore la génération audio en utilisant des textes et des sons de référence détaillés.

MaskSR2 améliore la clarté et la qualité de la voix grâce à des techniques innovantes.

Cette étude évalue des méthodes à faible latence pour améliorer la qualité du son dans des conditions bruyantes.

Le SD-Codec améliore le traitement audio en séparant efficacement les différents types de sons.

DeFT-Mamba améliore la séparation et la classification des sons dans des environnements bruyants.

WMCodec améliore le marquage audio pour plus de sécurité et d'authenticité.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité audio binaurale dans des environnements sonores difficiles.

Une nouvelle approche pour évaluer la qualité audio sans avoir besoin de références propres.

La récupération de moments audio permet de repérer des moments précis dans de longs enregistrements.

Une nouvelle fonction de perte améliore la qualité audio en alignant la phase et l'amplitude.

Des méthodes récentes améliorent la clarté et la qualité du son en utilisant des modèles avancés.

ESPnet-Codec améliore l'entraînement et l'évaluation des codecs neuronaux pour l'audio et la parole.

Explorer des méthodes pour adapter les RNN aux taux d'échantillonnage audio variables.

Une nouvelle méthode améliore le traitement de la parole et de l'audio dans plusieurs tâches.

Un nouvel algorithme améliore la détection d'événements sonores en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Présentation d'un nouveau modèle et d'une référence pour évaluer les tâches multi-audio.

OpenSep automatise la séparation audio pour des expériences sonores plus claires sans intervention manuelle.

Comment de nouvelles méthodes transforment l'identification des locuteurs dans les enregistrements audio.