UmbraTTS: Adapting Text-to-Speech to Environmental Contexts with Flow Matching

Fuente: arXiv

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Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Glazer, Neta, Navon, Aviv, Segal, Yael, Shamsian, Aviv, Segev, Hilit, Buchnick, Asaf, Pirchi, Menachem, Hetz, Gil, Keshet, Joseph
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Sound Machine Learning Audio and Speech Processing
Accesso online:	Acceder al recurso
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Accesso online

https://arxiv.org/abs/2506.09874