Shinnosuke Takamichi

La selezione di core-set migliora i modelli di sintesi vocale concentrandosi su dati diversi.

Questo studio esamina se i simboli di linguaggio appresi imitano i modelli di frequenza delle parole.

Coco-Nut offre diversi campioni vocali giapponesi per applicazioni avanzate di sintesi vocale.

Uno studio per migliorare i sistemi TTS con campioni vocali diversi.

RALL-E migliora la sintesi testo-parola per un parlato più chiaro e naturale.

Introduzione della conversione vocale spaziale per migliorare il realismo audio e l'immersione.

Questo studio esamina come le preferenze vocali variano tra diversi ascoltatori.

I ricercatori esplorano approcci senza testo per capire meglio il linguaggio parlato.

J-CHAT offre un grande dataset open-source per migliorare i sistemi di dialogo parlato.

I ricercatori hanno sviluppato SaSLaW per migliorare l'adattamento della voce delle macchine in vari ambienti.

BigCodec migliora la qualità del suono nella trasmissione audio a bassa bitrate.

Un nuovo metodo migliora il canto corale sintetizzato modellando le interazioni tra i cantanti.