Scopri come la tecnologia aiuta a categorizzare i generi musicali in modo efficiente.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Scopri come la tecnologia aiuta a categorizzare i generi musicali in modo efficiente.
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Questo studio esplora i problemi legati all'uso delle convnet per la creazione di filterbank audio.
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Il modello CLAP collega l'elaborazione audio e testuale per diverse applicazioni.
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PIAVE aiuta le macchine a estrarre le voci in modo chiaro, anche quando i parlanti girano la testa.
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AV2Wav migliora la qualità del parlato usando segnali audio e visivi.
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Introducendo un framework flessibile per migliorare la ricerca sulla privacy vocale.
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Le ricerche mostrano che il discorso emotivo influisce sulle performance dei modelli nei compiti di separazione del parlato.
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Nuovi metodi stanno migliorando la nostra capacità di rilevare il discorso falso in modo efficace.
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Nuovi metodi migliorano le prestazioni del vocoder con dati audio limitati.
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Un metodo solido per identificare anomalie audio e combattere il voice spoofing.
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Presentiamo un metodo più veloce per la sintesi vocale di alta qualità usando modelli di diffusione.
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HiFTNet offre una sintesi vocale più veloce e di alta qualità usando tecniche innovative ed efficienti.
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AV-SUPERB valuta modelli audio e visivi su vari task per migliorare le prestazioni.
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Nuovo metodo migliora la velocità e l'efficienza nella generazione da testo a audio.
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Un nuovo modello migliora l'efficienza e le prestazioni nella separazione del parlato.
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Un nuovo approccio genera didascalie audio usando solo testo, migliorando l'efficienza dei dati.
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Esplorare le sfide e le innovazioni nel matchare registrazioni audio con spartiti.
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Usare il clustering k-means per ottimizzare i dati audio per un miglior addestramento del modello.
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Uno studio mostra che l'augmented audio può migliorare il riconoscimento vocale nelle lingue a bassa risorsa.
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Nuove strategie migliorano l'apprendimento con etichette deboli selezionando esempi negativi rilevanti.
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Un metodo per scegliere il miglior modello ASR basato sulle caratteristiche audio.
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Scopri come la dereverberazione migliora il riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.
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Questo studio presenta un modello basato sull'attenzione per stimare i volumi delle stanze da registrazioni audio.
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Il modello ASCA migliora l'accuratezza della classificazione audio per set di dati piccoli.
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Questo studio trasforma i dati della risonanza magnetica della lingua in audio vocale reale.
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Questo studio analizza come la compressione dei modelli influisce sul riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.
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Esplora come l'Apprendimento Attivo Online migliori l'efficienza nel riconoscimento dei suoni.
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Un nuovo modello migliora la comprensione del parlato e dei suoni contemporaneamente.
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DCLS migliora le performance di classificazione audio imparando le posizioni dei kernel durante l'addestramento.
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Un nuovo metodo migliora l'apprendimento automatico dei dati audio-visivi.
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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei suoni e la localizzazione delle fonti senza etichette.
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Esplorando come la nitidezza dei minimi influisca sulle prestazioni del modello su dati audio non visti.
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Uno studio sull'uso dei transformer per un tagging e una rappresentazione musicale efficace.
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Questa ricerca presenta un modello per migliorare la chiarezza del discorso in diverse condizioni.
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Esplorando i progressi nella didascalia audio automatica e il suo impatto sull'accessibilità.
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Nuovi metodi migliorano il collegamento tra descrizioni testuali e eventi sonori.
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E-SHARC migliora l'identificazione degli speaker in vari ambienti audio.
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Un nuovo approccio semplifica la segmentazione audio-visiva senza bisogno di costosi dati etichettati.
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Un metodo migliora la chiarezza del parlato in ambienti rumorosi senza dati di addestramento chiari.
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Esplora il ruolo delle wavelet nell'analizzare la liscezza delle funzioni e le sue applicazioni.
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