Articoli più recenti per Elaborazione Audio

PLCMOS offre un nuovo modo per valutare la qualità del suono senza ascoltatori umani.

Un nuovo metodo combina il riconoscimento vocale e l'identificazione del parlante per il discorso sovrapposto.

Un nuovo metodo per la conversione della voce migliora la chiarezza e l'adattamento.

Esplora come i modelli di diffusione trasformano il rumore in output di dati preziosi.

Un nuovo modello migliora l'isolamento vocale in ambienti rumorosi.

DeCoR aiuta le macchine a imparare suoni nuovi senza dimenticare quelli vecchi.

Un nuovo metodo migliora la naturalezza e la varietà dell'output da testo a parlato.

L'adattatore Treff migliora la classificazione audio con pochi dati etichettati.

La ricerca mette in evidenza metodi efficaci per riconoscere le emozioni nel parlato usando gli embedding.

Questa ricerca analizza i dialetti usando registrazioni audio per rivelare le loro somiglianze.

Un nuovo metodo migliora la classificazione audio imparando nuovi suoni in modo efficiente.

Un nuovo metodo allinea il parlato disfluente con il testo in modo efficiente.

Un nuovo metodo per addestrare modelli di riconoscimento parole chiave usando supervisione debole in ambienti rumorosi.

MERT affronta le sfide della modellazione musicale attraverso tecniche innovative di apprendimento auto-supervisionato.

Il modello AVLIT combina suono e video per una migliore chiarezza del parlato in ambienti rumorosi.

Scopri come SVVAD migliora il rilevamento dell'attività vocale per una verifica del parlante migliore.

UnDiff migliora la qualità audio usando tecniche innovative di ripristino del parlato.

Scopri il metodo innovativo del Multi-Window Masked Autoencoder per un'elaborazione audio migliorata.

Un nuovo metodo unisce dati audio e visivi per riparare il linguaggio mancante.

SingNet migliora il tracciamento del ritmo nelle voci cantate usando dati passati.

Uno sguardo nuovo all'anonimizzazione degli oratori e al ruolo cruciale dei vocoder.

Un nuovo metodo punta a migliorare il riconoscimento dell'audio falso senza perdere le conoscenze acquisite in passato.

Il nuovo modello LinDiff migliora la velocità e la qualità della sintesi vocale.

Tecniche per migliorare il riconoscimento vocale in mezzo al rumore di fondo.

HiddenSinger migliora la qualità della voce cantando usando tecniche avanzate di intelligenza artificiale.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza del parlato per gli utenti di elettrolaringi.

Ricerche recenti migliorano i modelli ASR per il norvegese, aumentando le prestazioni in Bokmål e Nynorsk.

Il framework Gesper migliora la chiarezza del parlato in ambienti rumorosi.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per costruire sistemi ASR efficienti.

Nuovi algoritmi migliorano le prestazioni di elaborazione audio su diverse frequenze di campionamento.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza della trascrizione musicale per più strumenti.

Una guida per usare modelli AI per la musica sulla piattaforma Bela.

Un nuovo modello migliora la conversione vocale semplificando le tecniche di separazione del parlato.

Un nuovo metodo trasforma i segnali mono in esperienze stereo coinvolgenti.

Un nuovo sistema migliora il rilevamento di audio manipolato attraverso tecniche innovative.

LyricWhiz combina modelli avanzati per migliorare l'accuratezza della trascrizione dei testi in diverse lingue.

Questo articolo parla delle sfide e delle tecniche per gestire il disequilibrio dei dataset nella classificazione audio.

Whisper-AT combina il riconoscimento vocale e il tagging audio per migliorare le prestazioni.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione degli attori nel doppiaggio di film e serie TV.

Nuovo metodo migliora la precisione nel trasformare l'audio del pianoforte in partiture.