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RoDia fournit des échantillons audio essentiels pour identifier les dialectes roumains.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et la rapidité dans la technologie de reconnaissance vocale.

Présentation d'un cadre pour une synthèse vocale plus naturelle et expressive.

De nouveaux systèmes améliorent la traduction du texte en langage parlé sans intermédiaires.

Une méthode améliore la détection des voix synthétiques et identifie leurs créateurs.

De nouvelles méthodes améliorent les petits modèles pour un meilleur traitement de la parole en utilisant moins de ressources.

Une nouvelle approche améliore la diarisation des intervenants en intégrant des données sémantiques dans le processus.

Des recherches montrent une meilleure précision dans la reconnaissance des émotions dans la parole à travers les langues.

FluentEditor améliore le montage audio en se concentrant sur le flow naturel et la cohérence.

De nouvelles techniques améliorent les systèmes ASR pour une meilleure reconnaissance de la parole longue.

Une nouvelle méthode de traitement audio améliore l'anonymat des intervenants tout en gardant la clarté de la parole.

Une recherche dévoile une méthode efficace pour améliorer la clarté de la parole dans des environnements bruyants.

Une nouvelle méthode améliore la parole des avatars grâce à des mouvements et des expressions naturelles.

Des recherches révèlent de nouvelles méthodes pour détecter les gestes en rapport avec les schémas de parole.

CLaM-TTS améliore la synthèse vocale en utilisant des techniques avancées pour plus d'efficacité et de qualité.

Cette étude examine les faiblesses des modèles SER face aux attaques adversariales dans différentes langues.

De nouvelles techniques améliorent la reconstruction vocale dans des environnements difficiles avec des données limitées.

Un nouveau système améliore la clarté de la parole dans des environnements avec plusieurs intervenants.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer le décodage de la parole à partir de l'activité cérébrale.

Une nouvelle méthode améliore la conversion de la parole en chant grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

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

Introduction de la conversion de voix spatiale pour améliorer le réalisme audio et l'immersion.

Une étude sur les langues régionales d'Italie en utilisant des techniques avancées d'analyse de la parole.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'alignement des phonèmes pour différentes applications de la parole.

Cet article présente un système à double encodeur pour un apprentissage efficace de la représentation de la parole.

Progrès dans la prédiction de la qualité de la parole avec des méthodes efficaces pour les appareils mobiles.

Un aperçu des avancées dans les technologies et méthodes de reconnaissance vocale.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité du traitement de la parole avec moins de consommation d'énergie.

De nouveaux modèles d'apprentissage automatique améliorent la clarté de la parole pour les utilisateurs d'appareils auditifs.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des émotions humaines dans la parole par les machines.

De nouveaux modèles améliorent l'identification des locuteurs dans le contenu des dialogues.

Examiner comment les codecs gardent les émotions dans les données vocales.

Une nouvelle approche pour estimer des caractéristiques sonores dans des environnements difficiles en utilisant l'apprentissage profond.

La recherche améliore les systèmes ASR en utilisant des modèles de langage pour une meilleure précision.

Nouveau cadre améliore la reconnaissance vocale pour les différents dialectes arabes.

De nouvelles méthodes améliorent la confidentialité tout en préservant le contenu et les émotions du discours.

Cette étude examine comment différentes méthodes de résumé affectent la qualité et le contenu.

Un nouveau système améliore la reconnaissance vocale en utilisant des mots-clés contextuels pour plus de précision.

NEST propose une approche plus rapide et efficace pour les tâches de parole auto-supervisées.

Wav2Small améliore la détection des émotions dans la parole avec moins de ressources.