オーディオ処理 に関する最新の記事

研究が部屋の遅延反響を評価するより良い方法を提案している。

新しい方法が、先進的な技術を使ってささやき声を普通の声に変換するのを改善したんだ。

新しいフレームワークがマルチモーダルデバイスの知識を活用して音声分類を改善する。

時間コンテキストウィンドウを使ってスピーチの質を向上させる新しいアプローチを探ってるんだ。

リアルタイム音声変換の品質を向上させる新しい方法。

SelectTTSは、見知らぬ話者のためのスピーチ生成を効果的なフレーム選択で簡単にするよ。

ハイブリッドフィルターバンクとニューラルネットワークを使ってスピーチの明瞭さを向上させる。

AASIST3は、自動話者認証システムにおける偽声検出を改善する。

新しい方法で、いろんなタスクでスピーチモデルのパフォーマンスが向上したよ。

研究者たちは、騒がしい環境での音声認識を改善するためにLibriheavyMixを作り出した。

新しい方法が、高度な技術を使って騒がしい環境での話し声の明瞭さを改善してるよ。

新しい方法が騒がしい環境での声の分離を改善する。

この研究は、ノイズがどのようにスピーチ認識のレジリエンスを強化するかを調べているよ。

aTENNuateは音声信号をリアルタイムで効率的に強化して、コミュニケーションの明瞭さを向上させるよ。

TF-Mambaは、時間と周波数データを組み合わせた新しいアプローチで音の定位を強化するよ。

新しいアーキテクチャが、さまざまな環境での音の検出を改善する。

DENSEを紹介するよ。これはダイナミック埋め込みを使ってターゲットスピーチの抽出を強化する方法なんだ。

新しい方法がメロディーと音質を保ちながら音声変換を改善するんだ。

新しいフレームワークが声のアイデンティティ確認の精度を向上させる。

FlowSepが言語クエリを使って音を抽出する新しい方法を紹介したよ。

OpenACEは、さまざまな条件でオーディオコーデックを評価するための公正なベンチマークを提供します。

新しいゼロショット手法が音声変換の精度を向上させ、音漏れを最小限に抑える。

新しいアプローチで、離散トークンを使って混合音声環境での音声分離が強化されたよ。

DACモデルは、オーディオキャプショニングの速度と多様性を向上させる。

新しい手法が、ラベルなしデータで騒がしい環境からの音の隔離を改善する。

Wave-U-Mambaは、低品質の音声録音を強化して、よりクリアなコミュニケーションを提供するよ。

新しい方法で映像のシーンが変わっても音声の同期が改善されるよ。

技術で作られた誤解を招く音声コンテンツを検出する努力は重要だよ。

新しい方法が機械が個々の音をもっとよく解釈できるようにしてるよ。

ある研究によると、iベクトルがスピーカー認識において複雑なモデルと競争できることがわかった。

デザイン選択がスピーチファンデーションモデルにどう影響するかの研究。

新しい方法が、順位測定を使って自己教師あり音声モデルを評価する。

RF-GMLは、基準信号なしで音質を測定するんだ。

革新的な技術が限られたリソースでも音楽-テキストモデルのトレーニングを向上させる。

新しいモデルは、限られたトレーニングデータで音の分類を扱ってるよ。

新しいアプローチが事前学習済みモデルを使ってフェイク音声の検出を改善する。

新しい方法が複雑な信号環境でのソースカウントを改善するんだ。

新しいアレイデザインが信号方向検出の精度と効率を高めてるよ。

Codec-SUPERBチャレンジの結果とコーデックのパフォーマンス指標を見てみよう。

初期の部屋の反射を検出する新しい方法が音の体験を向上させる。