Zobrazeno 1 - 10
of 1 038
pro vyhledávání: '"Tirry"'
Recently, BigVGAN has emerged as high-performance speech vocoder. Its sequence-to-sequence-based synthesis, however, prohibits usage in low-latency conversational applications. Our work addresses this shortcoming in three steps. First, we introduce l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.11842
Autor:
Sach, Marvin, Franzen, Jan, Defraene, Bruno, Fluyt, Kristoff, Strake, Maximilian, Tirry, Wouter, Fingscheidt, Tim
Fully convolutional recurrent neural networks (FCRNs) have shown state-of-the-art performance in single-channel speech enhancement. However, the number of parameters and the FLOPs/second of the original FCRN are restrictively high. A further importan
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.02778
Publikováno v:
BMC Genomics, Vol 10, Iss 1, p 107 (2009)
Abstract Background The apparent scarcity of available sequence data has greatly impeded evolutionary studies in Acari (mites and ticks). This subclass encompasses over 48,000 species and forms the largest group within the Arachnida. Although mitocho
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/17628ae3eb2048a6b402f08b9a9583ba
Autor:
Ferioun, Mohamed, bouhraoua, Said, Srhiouar, Nassira, Tirry, Nabil, Belahcen, Douae, Siang, Tan Ching, Louahlia, Said, El Ghachtouli, Naïma
Publikováno v:
In Biocatalysis and Agricultural Biotechnology July 2023 50
Publikováno v:
Journal of Genetic Engineering and Biotechnology, Vol 19, Iss 1, Pp 1-14 (2021)
Abstract Background Soil pollution by heavy metals increases the bioavailability of metals like hexavalent chromium (Cr (VI)), subsequently limiting plant growth and reducing the efficiency of phytoremediation. Plant growth-promoting rhizobacteria (P
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9bdd4d31fb3543f298242cf8ff45622a
Autor:
Tirry, Nabil, Ferioun, Mohamed, Kouchou, Aziza, Laghmari, Ghizlan, Asri, Meryem, Zouitane, Ilham, Bahafid, Wifak, El Omari, Bouchra, El Ghachtouli, Naïma
Publikováno v:
International Journal of Environmental Studies; Jun2024, Vol. 81 Issue 3, p1190-1208, 19p
Publikováno v:
EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol 2020, Iss 1, Pp 1-26 (2020)
Abstract Single-channel speech enhancement in highly non-stationary noise conditions is a very challenging task, especially when interfering speech is included in the noise. Deep learning-based approaches have notably improved the performance of spee
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/565f8fc0d3a94182b4106ab639dfc73d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.