新しいアプローチで、多言語ASRモデルの効率が向上して、適応マスキング技術が統合されたよ。
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電気工学・システム科学 - 音声・音声処理
RSS珍しい言語の転写モデルを向上させるために、ディープフェイク音声を調査中。
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新しい戦略は、関連するネガティブ例を選ぶことによって弱ラベル学習を強化する。
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所有権保護のために拡散モデルで作成された音声にウォーターマークを付ける新しい方法。
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新しい技術がASRシステムを強化して、長いスピーチの認識がもっと良くなるよ。
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新しい技術が、攻撃に対する音声操作デバイスの精度を向上させることを目指している。
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DurIAN-Eは合成音声の表現力と自然な流れを改善するよ。
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SERが感情検出を通じて人間と機械のインタラクションをどう向上させるかを発見しよう。
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音声特徴に基づいて最適なASRモデルを選ぶ方法。
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ノイズがうるさい環境でスピーチ認識を向上させるデレバーバレーションの学び方。
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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。
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この研究では、音声録音から部屋の体積を推定するための注意ベースのモデルを紹介してるよ。
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ASCAモデルは、小規模データセットの音声分類精度を向上させる。
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MySTは子供たちの科学学習をバーチャルチュータリングで向上させることを目指しているよ。
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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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M2MeT 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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複数のコミュニケーション方法を使って、セラピーセッションでクライアントの言語を分類するシステム。
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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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音声制御技術のプライバシーとセキュリティの脅威を探る。
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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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