Aprenda como a tecnologia ajuda a categorizar gêneros musicais de forma eficiente.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Este estudo explora problemas com o uso de convnets para a criação de filtro de áudio.
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O modelo CLAP conecta o processamento de áudio e texto pra várias aplicações.
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A PIAVE ajuda máquinas a captar vozes com clareza, mesmo quando as pessoas viram a cabeça.
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O AV2Wav melhora a qualidade da fala usando dicas sonoras e visuais.
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Apresentando uma estrutura flexível para aprimorar a pesquisa em privacidade de voz.
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Pesquisas mostram que a fala emocional afeta o desempenho do modelo em tarefas de separação de fala.
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Novos métodos estão melhorando nossa habilidade de detectar discursos falsos de forma eficaz.
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Novos métodos melhoram o desempenho de vocoder com dados de áudio limitados.
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Uma maneira firme de identificar anomalias de áudio e combater a falsificação de voz.
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Apresentando um método mais rápido para síntese de fala de alta qualidade usando modelos de difusão.
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HiFTNet oferece uma síntese de fala mais rápida e de alta qualidade usando técnicas inovadoras e eficientes.
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AV-SUPERB avalia modelos de áudio e vídeo em várias tarefas pra melhorar o desempenho.
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Nova metodologia melhora a velocidade e eficiência na geração de Texto para Áudio.
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Um novo modelo melhora a eficiência e o desempenho na separação de fala.
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Uma nova abordagem gera legendas de áudio usando apenas texto, melhorando a eficiência dos dados.
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Explorando os desafios e inovações em fazer a correspondência entre gravações de áudio e partituras.
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Usando agrupamento k-means pra otimizar dados de áudio e treinar o modelo melhor.
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Estudo mostra que a augmentação de áudio pode melhorar o reconhecimento de fala em línguas de baixo recurso.
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Novas estratégias melhoram o aprendizado com rótulos fracos ao selecionar exemplos negativos relevantes.
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Um método pra escolher o melhor modelo de ASR baseado nas características do áudio.
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Saiba como a desreverberação melhora o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.
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Esse estudo apresenta um modelo baseado em atenção pra estimar volumes de cômodos a partir de gravações de áudio.
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O modelo ASCA melhora a precisão da classificação de áudio para conjuntos de dados pequenos.
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Este estudo transforma dados de ressonância magnética da língua em áudio de fala real.
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Este estudo analisa como a compressão de modelos afeta o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.
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Explore como o Aprendizado Ativo Online melhora a eficiência do reconhecimento de sons.
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Um novo modelo melhora a compreensão da fala e dos sons ao mesmo tempo.
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DCLS melhora o desempenho na classificação de áudio aprendendo as posições do núcleo durante o treinamento.
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Um novo método melhora o aprendizado de máquina de dados áudio-visuais.
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Um novo método melhora o reconhecimento de som e a localização da fonte sem precisar de rótulos.
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Explorando como a nitidez dos mínimos influencia o desempenho do modelo em dados de áudio não vistos.
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Um estudo sobre como usar transformers para uma boa marcação e representação de música.
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Essa pesquisa apresenta um modelo pra melhorar a clareza da fala em diferentes condições.
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Explorando os avanços na legendagem automática de áudio e seu impacto na acessibilidade.
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Novos métodos melhoram a ligação entre descrições de texto e eventos sonoros.
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O E-SHARC melhora a identificação de falantes em vários ambientes de áudio.
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Uma nova abordagem simplifica a segmentação audio-visual sem precisar de dados rotulados caros.
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Um método melhora a clareza da fala em ambientes barulhentos sem dados de treinamento claros.
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Explore o papel das wavelets na análise da suavidade de funções e suas aplicações.
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