Articoli più recenti per Riconoscimento vocale

I ricercatori esplorano approcci senza testo per capire meglio il linguaggio parlato.

Un nuovo modello migliora la chiarezza della voce mirando a rumori ed echi.

Un nuovo set di dati potenzia il settore sanitario con sistemi di domande vocali per le immagini mediche.

Uno studio su come migliorare l'accuratezza delle trascrizioni grazie a un design migliore dei prompt.

Un nuovo approccio migliora i sistemi SER utilizzando descrizioni degli ambienti rumorosi.

Combinare TTS e dati reali migliora notevolmente i sistemi di riconoscimento vocale.

Nuovo metodo migliora la conversione del linguaggio muto in audio comprensibile.

Un nuovo metodo migliora la separazione delle voci in ambienti rumorosi con più parlanti.

Questo studio presenta un metodo per valutare il significato dei segnali sonori.

Nuovi metodi puntano a migliorare il riconoscimento del linguaggio sussurrato nei sistemi automatici.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano l'accuratezza delle conversioni da parlato a testo.

Esaminando tecniche per proteggere la privacy mentre si analizzano conversazioni registrate.

Un nuovo modello integra dati audio e visivi per il riconoscimento vocale e la traduzione.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del riconoscimento vocale per diversi accenti.

Wav2graph crea grafi della conoscenza dal linguaggio parlato per migliorare la comprensione dell'AI.

MulliVC trasforma le voci tra le lingue con una precisione e chiarezza impressionanti.

Il nuovo sistema di navigazione dei robot capisce i comandi vocali attraverso le emozioni.

Il modello TOGGL migliora l'accuratezza della trascrizione in situazioni di discorso sovrapposto.

Un metodo per migliorare la qualità del riconoscimento vocale in ambienti rumorosi.

I ricercatori hanno sviluppato SaSLaW per migliorare l'adattamento della voce delle macchine in vari ambienti.

Un nuovo dataset mette in evidenza i pregiudizi nei modelli di linguaggio basati su genere ed età.

La ricerca mostra come rendere i modelli di linguaggio più piccoli ed efficienti.

L'addestramento avversariale migliora l'accuratezza del riconoscimento delle parole chiave nel parlato sintetico e reale.

Un nuovo benchmark migliora la valutazione dei sistemi di riconoscimento delle emozioni nel parlato attraverso lingue ed emozioni.

Nuovi metodi migliorano i modelli ASR per più lingue, preservando le conoscenze passate.

Un nuovo approccio migliora il riconoscimento delle frasi con cambio di codice nel linguaggio bilingue.

Un nuovo metodo per gestire meglio lunghe sequenze di dati.

Esaminando come i modelli vocali influenzano il significato e le prestazioni della tecnologia.

Uno sguardo alle complessità dell'identificazione delle tracce audio miste.

O-HuBERT migliora il riconoscimento vocale separando il contenuto dalle informazioni espressive.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale per l'hindi usando tecniche di pseudo-etichettatura.

Un sistema per classificare i dialetti tamil letterari e colloquiali usando le caratteristiche sonore.

Nuovi metodi migliorano la comprensione del computer del parlato sussurrato e normale.

Uno sguardo al micro-batch clipping e ai suoi vantaggi per l'allenamento dei modelli.

La ricerca dimostra come i LLM migliorano il riconoscimento vocale automatico nella lingua giapponese.

Questo articolo esamina come i modelli riconoscono il tono, l'accento e gli accenti di intonazione.

SALSA migliora la precisione del riconoscimento vocale per le lingue a basse risorse integrando i modelli ASR e i modelli linguistici.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza dell'ASR usando modelli linguistici per trascrizioni migliori.

Un nuovo sistema corregge gli errori di identificazione dell'oratore per trascrizioni di conversazione più chiare.

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