Une nouvelle méthode combine la reconnaissance vocale et l'identification des locuteurs pour les discours qui se chevauchent.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode de conversion vocale améliore la clarté et l'adaptation.
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Un nouveau modèle améliore l'isolation vocale dans les environnements bruyants.
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DeCoR aide les machines à apprendre de nouveaux sons sans oublier les anciens.
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Une nouvelle méthode améliore le naturel et la variété des sorties de synthèse vocale.
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La recherche met en avant des méthodes efficaces pour reconnaître les émotions dans la parole en utilisant des embeddings.
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Cette recherche analyse des dialectes en utilisant des enregistrements audio pour révéler leurs similitudes.
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Une nouvelle méthode améliore la classification audio en apprenant efficacement de nouveaux sons.
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Une nouvelle méthode aligne efficacement la parole disfluente avec le texte.
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Une nouvelle méthode pour entraîner des modèles de détection de mots-clés en utilisant une supervision faible dans des environnements bruyants.
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MERT traite les défis de la modélisation musicale grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé innovantes.
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Le modèle AVLIT combine le son et la vidéo pour une meilleure clarté de la parole dans des environnements bruyants.
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UnDiff améliore la qualité audio grâce à des techniques innovantes de restauration de la parole.
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Une nouvelle méthode fusionne des données audio et visuelles pour réparer la parole manquante.
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SingNet améliore le suivi des beats dans les voix chantées en utilisant des données passées.
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Un nouveau regard sur l'anonymisation des locuteurs et le rôle crucial des vocoders.
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Une nouvelle méthode vise à améliorer la détection des faux audios sans perdre les connaissances passées.
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Le nouveau modèle LinDiff améliore la vitesse et la qualité de la synthèse vocale.
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Techniques pour améliorer la reconnaissance vocale en présence de bruit de fond.
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HiddenSinger améliore la qualité de la voix de chant grâce à des techniques d'IA avancées.
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De nouvelles méthodes améliorent la clarté de la parole pour les utilisateurs d'électrolarynx.
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Des recherches récentes améliorent les modèles ASR pour le norvégien, boostant leurs performances en Bokmål et Nynorsk.
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Le cadre Gesper améliore la clarté de la parole dans des environnements bruyants.
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Cet article parle d'une nouvelle méthode pour construire des systèmes ASR efficaces.
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De nouveaux algos améliorent la performance du traitement audio à différents taux d'échantillonnage.
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Un nouveau modèle améliore la précision de la transcription musicale pour plusieurs instruments.
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Un guide pour utiliser des modèles d'IA pour la musique sur la plateforme Bela.
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Un nouveau modèle améliore la conversion vocale en simplifiant les techniques de séparation de la parole.
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Une nouvelle méthode transforme les signaux mono en expériences stéréo captivantes.
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Un nouveau système améliore la détection des audios manipulés grâce à des techniques innovantes.
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LyricWhiz combine des modèles avancés pour améliorer la précision de la transcription des paroles dans différentes langues.
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Cet article parle des défis et des techniques pour gérer le déséquilibre des ensembles de données dans la classification audio.
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Whisper-AT combine la reconnaissance vocale et le marquage audio pour de meilleures performances.
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Une nouvelle méthode améliore l'identification des speakers dans la localisation de films et de séries.
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Une nouvelle méthode améliore la précision pour transformer l'audio de piano en partitions.
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VampNet transforme le traitement de la musique grâce à des techniques de modélisation de jetons innovantes.
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