Articoli più recenti per Elaborazione Audio

La ricerca propone metodi migliori per valutare la riverberazione tardiva nelle stanze.

Un nuovo metodo migliora la conversione del parlato sussurrato in parlato normale usando tecniche avanzate.

Un nuovo framework migliora la classificazione audio sfruttando la conoscenza dei dispositivi multi-modali.

Esplorando un nuovo approccio per migliorare la qualità del parlato usando finestre temporali contestuali.

Un nuovo metodo per migliorare la qualità della conversione vocale in tempo reale.

SelectTTS semplifica la generazione del parlato per relatori mai visti con una selezione di frame efficace.

Migliorare la chiarezza del parlato tramite filtri ibridi e reti neurali.

AASIST3 migliora il rilevamento delle voci false nei sistemi di verifica automatica del parlante.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello di linguaggio in vari compiti.

I ricercatori hanno creato LibriheavyMix per migliorare il riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.

Nuovi metodi migliorano la chiarezza del parlato in ambienti rumorosi usando tecnologie avanzate.

Nuovi metodi migliorano la separazione vocale in ambienti rumorosi.

Questo studio analizza come il rumore possa migliorare la resilienza nel riconoscimento del parlato di fronte alle sfide.

aTENNuate offre un miglioramento efficiente in tempo reale dei segnali vocali, migliorando la chiarezza della comunicazione.

TF-Mamba migliora la localizzazione del suono usando un nuovo metodo che integra dati temporali e di frequenza.

Una nuova architettura migliora il rilevamento del suono in diversi ambienti.

Presentiamo DENSE, un metodo che migliora l'estrazione del discorso target usando embedding dinamici.

Un nuovo metodo migliora la trasformazione audio mantenendo melodia e qualità del suono.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza della conferma dell'identità vocale.

FlowSep introduce un metodo nuovo per estrarre suoni usando query linguistiche.

OpenACE offre un buon punto di riferimento per valutare i codec audio in diverse condizioni.

Un nuovo metodo zero-shot migliora l'accuratezza della conversione vocale e riduce al minimo le perdite sonore.

Un nuovo approccio migliora l'isolamento vocale in ambienti audio misti usando token discreti.

Il modello DAC migliora la captioning audio con velocità e diversità.

Nuovi metodi migliorano l'isolamento acustico da ambienti rumorosi senza dati etichettati.

Wave-U-Mamba migliora le registrazioni vocali di bassa qualità per una comunicazione più chiara.

Nuovi metodi migliorano la sincronizzazione audio con le scene video che cambiano.

Gli sforzi per rilevare contenuti audio fuorvianti creati dalla tecnologia sono fondamentali.

Nuovi metodi stanno aiutando le macchine a interpretare meglio i suoni individuali.

Uno studio mostra che i i-vettori possono competere con modelli complessi nel riconoscimento vocale.

Uno studio su come le scelte di design influenzano i modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo valuta i modelli di parlato self-supervised usando misure di ranking.

RF-GML misura la qualità audio senza bisogno di un segnale di riferimento.

Tecniche innovative migliorano l'allenamento dei modelli musica-testo con risorse limitate.

Nuovi modelli affrontano la classificazione dei suoni con dati di addestramento limitati.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento di audio falso usando modelli preaddestrati.

Un nuovo metodo migliora il conteggio delle sorgenti in ambienti di segnale complessi.

Nuovi design di array migliorano la precisione e l'efficienza nella rilevazione della direzione del segnale.

Uno sguardo ai risultati della sfida Codec-SUPERB e ai metodi di misurazione delle performance del codec.

Un nuovo metodo per rilevare le prime riflessioni in una stanza migliora l'esperienza audio.