Introdurre nuovi metriche per valutare l'accuratezza della diarizzazione del parlante nell'AI conversazionale.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Introdurre nuovi metriche per valutare l'accuratezza della diarizzazione del parlante nell'AI conversazionale.
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Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e la velocità nei sistemi di riconoscimento vocale.
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Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'ASR attraverso l'integrazione dei dati testuali.
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L'inserimento di testo aiuta a riconoscere le informazioni personali mantenendo la privacy.
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Radio2Text usa segnali mmWave per il riconoscimento vocale in tempo reale in ambienti rumorosi.
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Questo studio migliora i modelli G2P concentrandosi sulle aree soggette a errori durante l'addestramento.
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Scopri metodi che migliorano l'accuratezza nel tracciamento dei formanti per l'analisi del parlato.
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Nuovi metodi migliorano l'elaborazione e la generazione del parlato nei modelli di linguaggio.
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Nuove tecniche migliorano la chiarezza audio in ambienti rumorosi.
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Nuovi metodi migliorano il riconoscimento delle parole chiave usando i dati di parlato disponibili.
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Un nuovo approccio aumenta la stima della fiducia nei sistemi ASR per una maggiore precisione.
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Questo studio esplora i problemi legati all'uso delle convnet per la creazione di filterbank audio.
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Questo articolo esplora i progressi nella diarizzazione degli speaker utilizzando modelli di linguaggio per una maggiore precisione.
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Nuovo sistema migliora il riconoscimento vocale usando richieste consapevoli del contesto.
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EnCodecMAE combina l'apprendimento auto-supervisionato e i codec audio per migliorare le performance nei compiti audio.
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Presentando un metodo flessibile per riconoscere le parole chiave nel parlato in diverse lingue.
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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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Introducendo un framework flessibile per migliorare la ricerca sulla privacy vocale.
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Un nuovo metodo semplifica la comprensione dei modelli di classificazione del parlato.
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M-AUDIODEC comprime l'audio multicanale mantenendo la posizione degli altoparlanti e la qualità.
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La ricerca svela nuovi modelli per migliorare la chiarezza della voce negli auricolari smart.
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Un nuovo metodo migliora la capacità dei robot di seguire le indicazioni parlate con precisione.
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Nuovi metodi stanno migliorando la nostra capacità di rilevare il discorso falso in modo efficace.
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Un nuovo metodo migliora i modelli ASR per utenti singoli utilizzando quantizzazione e adattamento.
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I nuovi modelli si adattano per migliorare l'efficienza e la reattività del riconoscimento vocale.
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Migliorare il riconoscimento vocale di Whisper per il vietnamita e altre lingue a bassa risorsa.
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Questo studio analizza come l'abilità uditiva influisca sulla comprensione del parlato in ambienti rumorosi.
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Usare il clustering k-means per ottimizzare i dati audio per un miglior addestramento del modello.
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Un metodo per scegliere il miglior modello ASR basato sulle caratteristiche audio.
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MyST punta a migliorare l'apprendimento della scienza nei bambini attraverso tutoraggio virtuale.
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Uno sguardo a M2MeT 2.0 e il suo impatto sulla trascrizione delle riunioni.
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Questo studio analizza come la compressione dei modelli influisce sul riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.
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Un nuovo modello migliora la comprensione del parlato e dei suoni contemporaneamente.
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Introdurre nuovi modelli per estrarre meglio il parlato in ambienti rumorosi.
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La ricerca si concentra sul miglioramento dei sistemi ASR per audio non segmentato.
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Esaminando i divari di prestazione nel riconoscimento vocale tra i diversi generi.
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I LLM migliorano l'accuratezza e la correzione degli errori nei sistemi di riconoscimento vocale.
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PP-MeT punta a migliorare l'accuratezza nella trascrizione di incontri con più partecipanti.
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Questa ricerca presenta un modello per migliorare la chiarezza del discorso in diverse condizioni.
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Questo progetto punta a migliorare il riconoscimento del parlato misto gujarati-inglese.
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