Informatica - Suono

DurIAN-E migliora il parlato sintetico con un'espressività e un fluire naturale potenziati.

Scopri come SER migliora le interazioni uomo-macchina grazie al rilevamento delle emozioni.

Un metodo per scegliere il miglior modello ASR basato sulle caratteristiche audio.

Scopri come la dereverberazione migliora il riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.

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

Questo studio presenta un modello basato sull'attenzione per stimare i volumi delle stanze da registrazioni audio.

Il modello ASCA migliora l'accuratezza della classificazione audio per set di dati piccoli.

MyST punta a migliorare l'apprendimento della scienza nei bambini attraverso tutoraggio virtuale.

Lo studio confronta l'accuratezza nella localizzazione del suono tra formati audio a quattro canali e a due canali.

Uno sguardo a M2MeT 2.0 e il suo impatto sulla trascrizione delle riunioni.

Un nuovo metodo di elaborazione audio migliora l'anonimato del parlante mantenendo la chiarezza del discorso.

Questo studio trasforma i dati della risonanza magnetica della lingua in audio vocale reale.

Questo studio analizza come la compressione dei modelli influisce sul riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.

Esplora come l'Apprendimento Attivo Online migliori l'efficienza nel riconoscimento dei suoni.

Un nuovo modello migliora la comprensione del parlato e dei suoni contemporaneamente.

Nuova tecnologia migliora la rilevazione della disartria e la classificazione della gravità.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione precoce dei problemi vocali usando le caratteristiche della sorgente glottale.

Migliorare i modelli di riconoscimento vocale per capire e adattarsi meglio ai diversi accenti.

DCLS migliora le performance di classificazione audio imparando le posizioni dei kernel durante l'addestramento.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento automatico dei dati audio-visivi.

Introdurre nuovi modelli per estrarre meglio il parlato in ambienti rumorosi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del riconoscimento vocale usando l'adattamento a basso rango.

Combinare audio, video e testo per valutazioni della salute mentale migliori.

Uno sguardo ai progressi nel riconoscimento vocale per aumentare velocità e precisione.

Migliorare la comunicazione fra medici e pazienti con tecnologie avanzate di riconoscimento vocale.

La Melodia di Synthia aiuta i ricercatori a testare modelli audio su dati diversi.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei sistemi ASR per audio non segmentato.

La ricerca si concentra sull'ottimizzazione dei sintetizzatori per le vocalizzazioni umane in diversi media.

Un nuovo metodo migliora la verifica dell'identità del parlante gestendo efficacemente la variabilità delle sessioni.

I LLM migliorano l'accuratezza e la correzione degli errori nei sistemi di riconoscimento vocale.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei suoni e la localizzazione delle fonti senza etichette.

Un nuovo punto di riferimento per migliorare la precisione dell'ASR usando modelli di linguaggio.

Nuovi metodi migliorano la traduzione del parlato concentrandosi sulle informazioni contestuali.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale per gli utenti che alternano tra lingue.

Scopri come l'analisi del suono aiuta a identificare i problemi delle macchine in modo efficiente.

Questo progetto migliora i sistemi di traduzione vocale in tempo reale e di sottotitolazione automatica.

Esplorando come la nitidezza dei minimi influisca sulle prestazioni del modello su dati audio non visti.

Nuovo metodo migliora la verifica dell'identità degli speaker unendo dati audio e visivi.

Uno studio sull'uso dei transformer per un tagging e una rappresentazione musicale efficace.

Un nuovo metodo migliora il tracciamento degli speaker usando dati audio e visivi.