新しいモデルが合成音声のリアリズムを向上させる。
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最先端の科学をわかりやすく解説
新しいモデルが合成音声のリアリズムを向上させる。
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新しいモデルが音源の追跡の精度と効率を向上させる。
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新しいデータセットがイタリア語の話し言葉の理解を向上させる。
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新しい方法が既存のデータソースを使って多言語スピーチ認識を改善してるよ。
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研究は、十分なデータがない言語の音声技術を向上させることに焦点を当てている。
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最近の音声の明瞭さを向上させるための進んだモデルについての動向を見てみよう。
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新しいデータセットは、ピアノの楽譜を難易度別に分類することを目的としてる。
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Gesperフレームワークは騒がしい環境でのスピーチの明瞭さを向上させるよ。
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この研究では、事前学習済みモデルを使って音声品質を向上させる新しい方法を提案してるよ。
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音声、動画、テキストを組み合わせることで、ヘイトスピーチの検出が強化されるんだ。
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この記事では、効率的なASRシステムを構築するための新しい方法について話してるよ。
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グラフニューラルネットワークを使った新しい方法が音楽のローマ数字分析を改善したよ。
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チームはDCASEチャレンジで少ない例を使って動物の音の識別を改善した。
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Raspberry Piでのオーディオタグシステムの使い方について学ぼう。
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新しい技術が既存のカバーソングを見つける精度と効率を向上させてるよ。
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新しい方法が3D空間の騒音制御を改善したよ。
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この研究は合成音声の品質を予測するためのいくつかのモデルを評価してるよ。
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研究者たちが鳥の音の分類を自動化して、種の監視の精度を向上させたよ。
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FALL-Eはテキストの説明から高品質なサウンドエフェクトを作るよ。
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SURT 2.0は、リアルタイムの場面で複数の話者の音声認識を改善するよ。
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MARBLEは、複数のタスクにわたる音楽AIモデルを評価する基準を設定する。
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新しい方法で鳥の鳴き声を識別する精度が向上したよ。
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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。
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研究は、病気制御のための蚊の選別を改善するために音分析を探究している。
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デジタル信号処理を使って声の音色を変えるための2つの革新的な方法を探ってみよう。
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新しい方法は、以前に学んだ知識を失うことなく、音声認識技術を向上させるよ。
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新しいモデルが複数の楽器の音楽トランスクリプション精度を向上させる。
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新しい方法が、効率的な音のイメージングのために従来の手法とディープラーニングを組み合わせてるよ。
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新しい方法が物理に基づいた技術を使って音響技術のリアリズムを向上させてるよ。
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音声技術がどうやって試験での重複参加を防げるか調査中。
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新しいデータセットが音声分析を通じてうつ病や不安の兆候を特定するのに役立つよ。
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新しい方法で脳の信号から音を再構築して、聴覚処理の洞察が明らかになったよ。
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Belaプラットフォームで音楽のためのAIモデルを使うガイド。
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NoRefERは、トランスクリプトなしで音声認識の結果を評価する新しい方法を提供しているよ。
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この記事では、音声を取り入れてビデオのキャプションを向上させる方法について話してるよ。
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新しいモデルは、音声分離技術を簡素化することで音声変換を改善する。
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研究は音声データとシンボリックデータを組み合わせて音楽の類似性分析を目指してるよ。
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新しい方法が多言語会話の音声セグメンテーションを向上させる。
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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。
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この記事では、音楽テクノロジーにおける自己教師あり学習の役割について話してるよ。
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