研究が4チャンネルと2チャンネルのオーディオフォーマットの音の定位精度を比較した。
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コンピューターサイエンス - サウンド
RSSM2MeT 2.0とその会議トランスクリプションへの影響についての考察。
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新しい音声処理方法が、スピーカーの匿名性を高めつつ、話し方の明瞭さを保つ。
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この研究はMRIの舌データを実際の音声オーディオに変換するんだ。
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この研究は、モデル圧縮が騒がしい環境での音声認識にどのように影響するかを調べている。
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オンラインアクティブラーニングが音の認識効率をどう向上させるか探ってみよう。
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新しいモデルが、音声と音の理解を同時に改善するんだ。
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新しい技術が構音障害の検出と重症度の分類を改善する。
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新しい方法が声の問題を早期に発見するのに役立つ声帯源の特徴を使ってるよ。
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さまざまなアクセントをよりよく認識して適応できるようにスピーチモデルを強化する。
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DCLSは、トレーニング中にカーネルの位置を学習することで音声分類の性能を向上させる。
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新しい方法が音声・映像データの機械学習を強化する。
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騒がしい環境でのスピーチ抽出をもっと良くする新しいモデルを紹介します。
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新しい方法が低ランク適応を使って音声認識の効率を高めてるんだ。
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オーディオ、ビデオ、テキストを組み合わせて、メンタルヘルスの評価をより良くする。
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音声認識の進歩を見て、スピードと精度をアップさせる。
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高度な音声認識技術を使って医者と患者のコミュニケーションを改善する。
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Synthiaのメロディーは、研究者がさまざまなデータに対して音声モデルのテストをするのを手助けしてるよ。
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研究は、セグメント化されていない音声のためのASRシステムの改善に焦点を当てている。
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研究は、さまざまなメディアでの人間の声のためのシンセサイザーの最適化に焦点を当てている。
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新しい方法がセッションのばらつきをうまく管理することで、スピーカーバリデーションを改善するよ。
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LLMは音声認識システムの精度とエラー修正を向上させるんだ。
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新しい方法が、ラベルなしで音の認識と音源の特定を向上させる。
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言語モデルを使ってASR精度を向上させる新しいベンチマーク。
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新しい方法は文脈情報に注目して音声翻訳を改善する。
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新しい方法でコードスイッチングユーザーの音声認識が改善されたよ。
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音の分析が機械の問題を効率的に特定するのにどう役立つかを学ぼう。
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このプロジェクトはリアルタイムの音声翻訳と自動字幕システムを強化するんだ。
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ミニマの鋭さが未見の音声データに対するモデルのパフォーマンスにどう影響するかを探る。
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新しい手法が音声と映像データを統合してスピーカー認証を改善したよ。
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トランスフォーマーを使った音楽タグ付けと表現の効果的な研究。
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音声と視覚データを使ってスピーカートラッキングを強化する新しい方法。
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楽譜の画像を使ってピアノの音楽の難しさを評価する新しいアプローチ。
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PP-MeTは、複数の話者がいる会議の文字起こしの精度を向上させることを目指しているよ。
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この研究は、いろんな条件でスピーチの明瞭さを改善するモデルを提示してるよ。
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自動音声キャプションの進歩とそのアクセシビリティへの影響を探る。
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研究が騒がしい環境でのスピーチの明瞭さを改善する効果的な方法を紹介してるよ。
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新しい方法が、微分不可能なエフェクトを使ってオーディオスタイル転送を簡素化する。
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研究は、リスニングテストを通じてコンピュータ音楽と人間の演奏の比較を調べている。
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ウルトラスフィアポリノミアルが音響技術や音の方向性をどう改善するか学ぼう。
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