Hiroshi Saruwatari

新しい方法が3D空間の騒音制御を改善したよ。

新しいアルゴリズムが異なるサンプルレートでの音声処理性能を向上させるよ。

NoisyILRMAは、背景ノイズからの音の抽出を強化して、よりクリアな音声体験を提供するよ。

新しい方法がハイブリッドアプローチを使って音の明瞭さと定位を改善する。

新しいアプローチで、散乱物体がある空間での音の推定が改善されたよ。

コアセット選択は、さまざまなデータに焦点を当てることで、テキスト読み上げモデルを改善するよ。

この研究は、学習された音声記号が単語の頻度パターンを模倣しているかどうかを調べている。

Coco-Nutは、進んだテキスト音声合成アプリのために多様な日本語の音声サンプルを提供してるよ。

多様な声サンプルを使ってTTSシステムを改善する研究。

RALL-Eはテキストから音声への合成を強化して、もっとクリアで自然な発話を実現するよ。

空間音声変換を導入して、音のリアリズムと没入感を高めます。

J-CHATは、対話システムを強化するための大規模なオープンソースデータセットを提供しているよ。

研究者たちは、さまざまな環境での機械音声適応を強化するためにSaSLaWを開発した。

BigCodecは低ビットレートの音声伝送で音質を向上させるよ。

新しいモデルがピッチアクセント言語の多様な方言でのスピーチ生成を強化したよ。

新しいシステムが革新的な方法を使って合成音声の自然さスコアを予測するんだ。

新しい方法がシンセサイズされたアンサンブル歌唱を、歌手同士の相互作用をモデル化することで強化する。