Nuovi metodi migliorano la chiarezza vocale in ambienti rumorosi per gli auricolari.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Nuovi metodi migliorano la chiarezza vocale in ambienti rumorosi per gli auricolari.
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Un approccio di apprendimento auto-supervisionato riduce la necessità di dati audio etichettati.
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GenRep offre un approccio innovativo per identificare suoni insoliti delle macchine con dati limitati.
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Un nuovo modello migliora il rilevamento degli audio deepfake con apprendimento continuo.
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Questo studio valuta le reti neurali per replicare le caratteristiche del riverbero a molla.
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BigCodec migliora la qualità del suono nella trasmissione audio a bassa bitrate.
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Nuovo metodo migliora la cattura del suono usando microfoni circolari per una qualità audio migliore.
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Scopri come l'audio inpainting ripara le parti mancanti dei segnali.
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Questa ricerca analizza le performance di Mamba nei compiti di parola, mettendo in evidenza la ricostruzione e il riconoscimento dei suoni.
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Un metodo per migliorare la qualità del segnale usando due dispositivi per la cattura di suoni e immagini.
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SoloAudio migliora l'estrazione del suono usando tecniche avanzate e dati sintetici.
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FLAMO semplifica l'elaborazione audio tramite tecniche differenziabili e campionamento delle frequenze.
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ReCLAP migliora la classificazione audio con suggerimenti dettagliati per una maggiore precisione.
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MambaFoley rivoluziona la sintesi del suono Foley con un tempo e un realismo migliorati.
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Un nuovo modello migliora la generazione audio usando testi e suoni dettagliati.
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MaskSR2 migliora la chiarezza e la qualità del parlato usando tecniche innovative.
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Questo studio valuta metodi a bassa latenza per migliorare la qualità del parlato in condizioni rumorose.
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SD-Codec migliora l'elaborazione audio separando efficacemente i diversi tipi di suono.
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DeFT-Mamba migliora la separazione e la classificazione dei suoni in ambienti rumorosi.
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WMCodec migliora il watermarking audio per una sicurezza e autenticità migliori.
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Nuovi metodi migliorano la qualità audio binaurale in ambienti sonori difficili.
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Un modo nuovo per valutare la qualità audio senza bisogno di riferimenti puliti.
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Il recupero di momenti audio permette di individuare momenti specifici in registrazioni lunghe.
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Una nuova funzione di perdita migliora la qualità audio allineando fase e ampiezza.
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Metodi recenti migliorano la chiarezza e la qualità audio usando modelli avanzati.
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ESPnet-Codec migliora l'addestramento e la valutazione dei codec neurali per audio e parlato.
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Esplorando metodi per adattare le RNN a diversi tassi di campionamento audio.
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Un nuovo metodo migliora l'elaborazione del parlato e dell'audio in diversi compiti.
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Un nuovo algoritmo migliora il riconoscimento degli eventi sonori usando l'apprendimento auto-supervisionato.
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Presentiamo un nuovo modello e benchmark per valutare i compiti multi-audio.
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OpenSep automatizza la separazione audio per esperienze sonore più chiare senza bisogno di input manuali.
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Come i nuovi metodi stanno trasformando l'identificazione degli oratori nelle registrazioni audio.
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Scopri tecniche per stimare segnali in mezzo al rumore in vari campi.
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AEROMamba migliora l'audio di bassa qualità trasformandolo in un suono ricco e ad alta fedeltà.
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Uno sguardo a come si comporta il suono in ambienti dinamici.
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Scopri metodi innovativi per la compressione audio e il loro impatto sul suono immersivo.
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Il dataset HARP cambia il modo in cui viviamo il suono negli ambienti virtuali.
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Rivoluzionando la creazione del suono per i musicisti con infinite opzioni di effetti audio.
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I GPN migliorano il riconoscimento del suono affrontando le sfide chiave nelle reti neurali a impulsi.
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Nuovi metodi migliorano la separazione del parlato usando codec audio neurali per una comunicazione più chiara.
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