Yu Tsao

Esplorare la capacità umana di identificare video deepfake rispetto al rilevamento da parte dell'IA.

Esaminando come i codec mantengono i toni emotivi nei dati vocali.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale automatico mantenendo l'ordine dei suoni nel trasferimento delle conoscenze.

Esplorando la sfida GenSEC per migliorare l'accuratezza della trascrizione vocale.

Il modello MCMamba migliora la qualità del parlato in ambienti rumorosi usando informazioni spaziali e spettrali.

Nuovo metodo migliora la chiarezza del parlato integrando informazioni visive.

Con l'aumento dei deepfake, diventa fondamentale avere metodi efficaci per detectarli.

Esplorando le sfide e le implicazioni della tecnologia deepfake nel panorama mediatico di oggi.

MSEMG pulisce in modo efficiente i segnali sEMG, migliorando la chiarezza e le potenziali applicazioni.