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Un nouveau modèle améliore la précision du timing pour les paroles dans les applis musicales.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale en utilisant seulement des données audio brutes.

De nouvelles méthodes visent à cacher l'identité des intervenants tout en gardant la clarté de la parole.

FlexiAST permet aux modèles de s'adapter efficacement à différentes tailles de patch audio.

Une nouvelle méthode s'attaque aux problèmes de segmentation audio-visuelle dans des environnements bruyants.

Cette étude explore le biais dans les modèles audio utilisés pour la reconnaissance d'instruments.

La recherche explore des méthodes pour identifier des sujets directement à partir d'enregistrements audio.

CMNet améliore la clarté vocale en réduisant l'écho dans les appareils de communication.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité de la parole en utilisant des réseaux éconergétiques.

MuReNN combine des modèles paramétriques et non paramétriques pour une meilleure analyse audio.

Présentation d'un nouveau modèle pour parler plus clairement dans les environnements bruyants.

Une nouvelle méthode améliore l'appariement audio en utilisant des images, rendant les environnements audio plus réalistes.

De nouvelles techniques visent à améliorer la qualité audio en s'attaquant à la perte de paquets.

De nouveaux systèmes sont conçus pour détecter les enregistrements audio truqués avec une précision améliorée.

MoisesDB propose un ensemble de données détaillé pour une séparation avancée des sons de musique.

HierVST transforme les voix sans effort, améliorant la qualité audio sans avoir besoin de données massives.

DAVIS propose une nouvelle façon de gérer la séparation des sons audio et visuels.

Une nouvelle méthode utilise des sons ultrasoniques pour embrouiller les systèmes de reconnaissance vocale sans être détectée.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour extraire des mélodies chantées à partir d'audio mixte.

De nouvelles méthodes visent à améliorer le sous-titrage audio pour plus de précision et d'efficacité.

Nouveau modèle améliore la clarté de la voix dans des environnements bruyants en utilisant des méthodes innovantes.

Une étude sur les chansons folkloriques coréennes en utilisant des méthodes d'analyse modernes.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants en se concentrant sur un seul locuteur.

Nouvelles stratégies pour améliorer la stabilité de l'entraînement pour la classification des hauteurs musicales.

Une nouvelle méthode pour détecter précisément les tonalités en musique et en son.

Une nouvelle approche améliore la segmentation des objets dans les vidéos en utilisant des techniques d'intégration audio-visuelle.

Meta-SELD améliore la localisation des événements sonores dans des environnements variés.

Un nouveau système améliore la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants en utilisant des techniques avancées.

Évaluer l'efficacité de l'anonymisation vocale sans perdre le son naturel.

De nouveaux modèles améliorent la précision de la classification audio et la résistance au bruit et aux attaques.

Un aperçu de comment les modèles XLS-R améliorent l'évaluation de la qualité audio lors des réunions en ligne.

De nouvelles stratégies améliorent la clarté de la parole dans des environnements bruyants pour une meilleure reconnaissance.

De nouvelles méthodes de réduction améliorent les performances du modèle de synthèse vocale multi-locuteurs en zéro-shot.

De nouvelles méthodes améliorent la détection de mots-clés en utilisant les données de parole disponibles.

De nouvelles méthodes en une seule étape améliorent la précision du suivi des formants pour les sons de la parole.

Un nouveau design d'écouteurs améliore la clarté du son grâce à la technologie de conduction osseuse.

Un nouveau modèle léger améliore l'estimation de la hauteur avec des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

De nouvelles méthodes ont été développées pour identifier les fausses chansons au milieu des préoccupations grandissantes.

Apprends comment la techno aide à classer les genres musicaux efficacement.

Cette étude explore les problèmes liés à l'utilisation des convnets pour la création de filtres audio.