Mark Hasegawa-Johnson

Lo studio usa un dispositivo multi-dati per monitorare i modelli di sonno dei neonati in modo più preciso.

Questo studio migliora i modelli G2P concentrandosi sulle aree soggette a errori durante l'addestramento.

Uno studio sull'uso del machine learning per identificare i suoni dei bambini per la valutazione dell'ASD.

I modelli di linguaggio per il parlato sembrano promettenti, ma faticano a identificare i relatori nelle conversazioni.