研究者たちが音声認識と分析技術を向上させるためのデータセットを開発した。
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最先端の科学をわかりやすく解説
研究者たちが音声認識と分析技術を向上させるためのデータセットを開発した。
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スピーチの感情をディープラーニングモデルがどう認識するかを明らかにする研究。
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新しい方法がスピーカー認証のための機械音声認識を改善する。
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研究は、ビジョントランスフォーマーを使ったロボットの感情認識の進展を強調してる。
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新しいフレームワークが、賑やかな環境での音声認識を簡単にしてくれるよ。
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新しいロス関数が位相と振幅を揃えることで音質を向上させる。
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ESPnet-Codecは、音声やオーディオのニューラルコーデックのトレーニングと評価を強化するよ。
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新しい方法が、複数のタスクでの音声とオーディオ処理を改善する。
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この研究は、音声認識において音声、動画、テキストがどうやって一緒に機能するかを分析している。
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高度なモデルを使って、スピーチの感情認識の新しい方法を探ってる。
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TDAが言語分析の理解をどう深めるかを発見しよう。
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新しい方法が合成音声の出所を検出することを目指してる。
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新しい方法で、ニューラルオーディオコーデックを使ってスピーチの分離が改善されて、コミュニケーションがもっとクリアになるよ。
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新しい方法がスピーチ認識を改善しつつ、過去の知識を維持してるよ。
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新しい方法が機械の話し言葉の認識を改善してる。
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ボイスクローン技術が進化してて、人間の会話に似たリアルな音声を作り出してるんだ。
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研究は、音声強化モデルが雑音の中で音節のストレスをどのように維持するかを探っている。
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研究者たちは、Libri2Voxと合成データ技術を使って音声処理を改善している。
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新しい方法で吹き替え動画のリップシンクが改善されて、自然な視聴体験ができるようになったよ。
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