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Explorando uma nova abordagem pra melhorar a qualidade da fala usando janelas de contexto temporal.

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Melhorando a clareza da fala através de filtros híbridos e redes neurais.

AASIST3 melhora a detecção de voz falsa em sistemas de verificação automática de falantes.

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Pesquisadores criam o LibriheavyMix pra melhorar o reconhecimento de fala em ambientes barulhentos.

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Novos métodos melhoram a separação de vozes em ambientes barulhentos.

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aTENNuate oferece uma melhoria eficiente em tempo real dos sinais de fala, tornando a comunicação mais clara.

TF-Mamba melhora a localização sonora usando uma abordagem nova que integra dados de tempo e frequência.

Uma nova arquitetura melhora a detecção de som em diversos ambientes.

Apresentando o DENSE, um método que melhora a extração da fala-alvo usando embeddings dinâmicos.

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Um novo framework melhora a precisão na confirmação da identidade vocal.

A FlowSep tá trazendo um jeito novo de extrair sons usando perguntas em linguagem.

O OpenACE oferece um bom padrão para avaliar codecs de áudio em várias condições.

Um novo método zero-shot melhora a precisão da conversão de voz e minimiza o vazamento de som.

Nova abordagem melhora a isolação de voz em configurações de áudio misto usando tokens discretos.

O modelo DAC melhora a legendagem de áudio com velocidade e diversidade.

Novos métodos melhoram o isolamento acústico de ambientes barulhentos sem precisar de dados rotulados.

Wave-U-Mamba melhora gravações de fala de baixa qualidade pra uma comunicação mais clara.

Novos métodos melhoram a sincronização de áudio com cenas de vídeo que mudam.

Esforços pra detectar conteúdo de áudio enganoso criado por tecnologia são essenciais.

Novos métodos estão ajudando as máquinas a interpretar melhor sons individuais.

Um estudo mostra que i-vectors podem competir com modelos complexos em reconhecimento de fala.

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Um novo método avalia modelos de fala auto-supervisionados usando medida de ranking.

RF-GML mede a qualidade do áudio sem precisar de um sinal de referência.

Técnicas inovadoras melhoram o treinamento de modelos de música e texto com poucos recursos.

Novos modelos enfrentam a classificação de som com dados de treinamento limitados.

Uma nova abordagem melhora a detecção de áudio falso usando modelos pré-treinados.

Um novo método melhora a contagem de fontes em ambientes de sinal complexos.

Novos designs de arranjos melhoram a precisão e a eficiência na detecção da direção do sinal.

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

Um novo método pra detectar reflexões de som no ambiente melhora a experiência auditiva.