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Techniques innovantes pour améliorer les modèles TTS et réduire la perte de connaissances.

Cette étude examine comment la taille des lots influence la performance et l'entraînement des modèles de discours.

Une nouvelle méthode améliore la performance et l'efficacité des modèles de parole dans des environnements bruyants.

Une étude sur l'amélioration des systèmes TTS avec des échantillons de voix divers.

La recherche identifie et classe les dialectes kurdes sorani en utilisant des enregistrements audio extensifs.

RALL-E améliore la synthèse texte-parole pour un discours plus clair et naturel.

De nouvelles méthodes améliorent la représentation audio grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Nouveau modèle permet un contrôle précis des qualités vocales tout en gardant le contenu.

Un nouveau cadre pour évaluer les modèles de base dans les tâches de parole.

Une étude révèle que les utilisateurs préfèrent les agents vocaux statiques aux agents adaptatifs.

FlashSpeech propose des solutions de synthèse vocale rapides et de haute qualité.

SEANet améliore l'isolement des intervenants en réduisant le bruit dans le traitement audio.

Une méthode d'apprentissage actif en deux étapes améliore la précision de la reconnaissance vocale avec moins de données.

Cette étude évalue la performance des systèmes de reconnaissance vocale avec des personnes qui bégaient.

Cet article examine les vulnérabilités des modèles de discours et les moyens d'améliorer leur sécurité.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines reconnaissent les émotions dans la parole.

Seed-TTS crée une voix réaliste à partir de texte pour différentes applications.

Le nouveau modèle ARDiT améliore la synthèse vocale et l'édition de la parole.

mHuBERT-147 traite la parole dans plusieurs langues de manière efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants en utilisant des techniques adaptatives.

Une nouvelle méthode qui optimise l'analyse et la synthèse de la parole en utilisant les mouvements du tractus vocal.

Une étude sur l'amélioration de la segmentation audio en intégrant des embeddings de locuteurs.

De nouveaux efforts visent à soutenir les dialectes yoruba dans la technologie linguistique.

Cet article parle de comment Wav2Vec2.0 traite les sons de la parole en utilisant la phonologie.

Cette étude évalue la technologie de la parole dans des langues à faibles ressources comme l'arabe tunisien.

Améliorer la synthèse vocale pour une génération de voix plus naturelle et expressive.

Présentation d'une méthode pour un meilleur contrôle dans l'édition de discours.

Emilia propose un dataset varié pour améliorer les modèles de génération de discours.

Mamba montre du potentiel contre les transformers dans les tâches de parole, surtout pour les longues entrées.

Une nouvelle méthode améliore la détection du bégaiement en combinant des données audio, vidéo et textuelles.

La recherche présente de nouvelles méthodes pour évaluer les systèmes de reconnaissance vocale en polonais.

Un nouveau jeu de données améliore la parole des machines pour le mandarin, visant une expression naturelle.

Explore l'importance croissante du montage audio pour les créateurs de contenu.

De nouvelles méthodes améliorent les systèmes de parole pour les langues sous-représentées.

La recherche combine l'amélioration de la parole et l'apprentissage par transfert pour de meilleurs systèmes anti-fraude.

De nouvelles méthodes améliorent l'expression émotionnelle dans la synthèse vocale des machines.

Speech-MASSIVE vise à améliorer la compréhension de la langue parlée dans différentes langues.

Des techniques innovantes protègent les données vocales sensibles tout en gardant la précision du traitement.

OpenOmni crée des outils flexibles pour créer et tester des agents conversationnels.

SSL-TTS simplifie la synthèse vocale en utilisant peu de données d'entraînement pour des résultats de haute qualité.