Haibin Wu

O projeto EMO-SUPERB melhora o reconhecimento de emoção na fala com técnicas aprimoradas e colaboração da comunidade.

Um novo sistema pra avaliar o desempenho de codec de áudio em várias aplicações.

Um novo modelo pra avaliar modelos de fundação em tarefas de fala.

Analisando como os codecs mantêm os tons emocionais nos dados de voz.

Esse artigo fala sobre métodos de treinamento eficientes para modelos de fala usando aprendizado auto-supervisionado.

O modelo MCMamba melhora a qualidade do som em ambientes barulhentos usando informações espaciais e espectrais.

Este estudo avalia métodos de baixa latência para melhorar a qualidade do áudio em condições barulhentas.

Um olhar sobre os resultados do desafio Codec-SUPERB e as métricas de desempenho do codec.

O ESPnet-Codec melhora o treinamento e a avaliação de codecs neurais para áudio e fala.

Um novo método melhora a eficiência em cargas de atenção para sistemas de IA.

A VERSA avalia a qualidade de fala, áudio e música de forma eficaz.