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Nuovi metodi migliorano il rilevamento dell'attività vocale e delle sovrapposizioni nella diarizzazione degli oratori.

Scopri come i modelli di diffusione migliorano la qualità di immagini e audio riducendo il rumore.

Un nuovo metodo riduce il suono metallico indesiderato nella riverberazione audio.

Chirp MFCC migliora la rappresentazione del segnale audio per una classificazione e riconoscimento migliori.

Nuovi metodi migliorano l'accessibilità e l'accuratezza nei sottotitoli audio.

Impara a riconoscere le chiamate audio fake con tecniche innovative di sfida-risposta.

La ricerca mette in evidenza l'importanza del timing rispetto a caratteristiche specifiche degli speaker nei modelli di diarizzazione.

Questo studio fa un passo avanti nell'educazione musicale automatizzando la valutazione della difficoltà dei pezzi per pianoforte.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello di parlato e l'efficienza in ambienti rumorosi.

Un nuovo modo per migliorare il rilevamento acustico senza compromettere la qualità audio.

Uno sguardo a come l'apprendimento avversariale migliora le tecniche di separazione del segnale.

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

Questo metodo migliora la separazione audio combinando descrizioni linguistiche con analisi del suono.

La ricerca migliora i metodi per estrarre le frequenze dai segnali rumorosi.

Nuovi metodi migliorano la rappresentazione audio attraverso tecniche di apprendimento self-supervised.

FlashSpeech offre soluzioni di sintesi vocale rapide e di alta qualità.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli audio deepfake utilizzando riferimenti a campioni simili.

SEANet migliora l'isolamento degli altoparlanti riducendo il rumore nell'elaborazione audio.

Nuovo dataset e metodi migliorano la rilevazione dei deepfake audio generati da ALM.

Nuovi metodi migliorano le connessioni tra clip audio e descrizioni testuali.

Questo articolo parla di un nuovo modello semplice per generare audio dalle immagini e viceversa.

Il nuovo modello VPIDM migliora la chiarezza della voce in ambienti rumorosi.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento audio-video usando modelli già addestrati.

Scopri come il speech inpainting sta riportando a nuovo l'audio in vari settori.

Un nuovo approccio alla captioning audio riduce la dipendenza dai dati abbinati.

Indagare le vulnerabilità nei metodi di watermarking audio contro minacce reali.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della verifica dell'oratore in ambienti radio difficili.

GAMA migliora l'elaborazione audio unendo intuizioni su suono e linguaggio.

Nuovi metodi migliorano le animazioni facciali realistiche sincronizzate con l'audio.

Nuovo strumento di benchmark valuta i token audio discreti per vari compiti di elaborazione del parlato.

Un nuovo metodo per capire come i modelli audio fanno previsioni.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel riconoscere suoni sovrapposti da diverse sorgenti audio.

SecureSpectra offre un modo nuovo per proteggere l'identità audio dai rischi dei deepfake.

Migliorare MMDenseNet per una separazione musicale veloce ed efficiente.

Un nuovo modello combina dati audio e visivi per una comprensione migliore.

Uno studio per migliorare la segmentazione audio integrando gli embeddings degli speaker.

Un sistema per il riconoscimento vocale in audio multilingue senza bisogno di dati estesi.

Il modello SAVE migliora la segmentazione audio-visiva con efficienza e precisione.

Questo articolo parla di come Wav2Vec2.0 elabora i suoni della voce usando la fonologia.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel riconoscere il parlato di più persone.