夏拉兰波斯赛提斯
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2020年–今天
2024 [第18条] Vjosa Preniqi公司 , 伊亚科波·吉纳西 , 朱莉娅·伊芙 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 基里亚基·卡利梅里 :
道德BERT:一种在社会讨论中捕捉道德价值观的微调语言模型。 GoodIT公司 2024 : 433-442 [第17条] 卢卡·马里内利 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
玩具广告声音和音乐中性别定位实践的可解释模型。 ICASSP研讨会 2024 : 818-822 [i22] Vjosa Preniqi公司 , 伊亚科波·吉纳西 , 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
道德伯特:在社会话语中发现道德价值。 CoRR公司 abs/2403.07678 ( 2024 ) 【i21】 乔迪·谢尔 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 安德鲁·罗伯逊 , 安德鲁·麦克菲森 :
使用不同DSP进行实时色调重映射。 CoRR公司 abs/2407.04547 ( 2024 ) [i20] Vjosa Preniqi公司 , 伊亚科波·吉纳西 , 朱莉娅·伊芙 , 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
音乐抒情诗中道德价值的自动检测。 CoRR公司 abs/2407.18787 ( 2024 ) 2023 [第16条] 布莱斯·麦克森·德尔塞特 , 黎明卡恩斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
关爱之声:建立一个支持慢性原发性疼痛患者的协同人工智能数字疼痛伴侣。 CSCW伙伴 2023 : 283-288 [第15条] 罗德里戈·迪亚兹 , 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 , 马克·桑德勒 :
采用可差模谐振器的刚体声合成。 ICASSP公司 2023 : 1-5 [第14条] 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
基于梯度下降的正弦频率估计。 ICASSP公司 2023 : 1-5 [第13条] 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
无序目标神经网络中的责任问题。 ICLR的小论文 2023 [第12条] 卢卡·马里内利 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
性别编码声音:通过多任务学习分析玩具广告中的音乐性别。 ISMIR公司 2023 : 166-173 [第11条] 罗德里戈·迪亚兹 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 马克·桑德勒 :
交互式神经谐振器。 NIME公司 2023 [i19] 凯·西登堡 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
闻所未闻的声音语言:探索大型语言模型中的感官语义知识。 CoRR公司 abs/2304.07830 ( 2023 ) [i18] 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
无序目标神经网络中的责任问题。 CoRR公司 abs/2304.09499 ( 2023 ) [i17] 罗德里戈·迪亚兹 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 律师桑德勒 :
交互式神经谐振器。 CoRR公司 abs/2305.14867 ( 2023 ) [i16] 本·海耶斯 , 乔迪·谢尔 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 , 安德鲁·麦克弗森 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
用于音乐和语音合成的可差分数字信号处理综述。 CoRR公司 abs/2308.15422 ( 2023 ) 【i15】 乔迪·谢尔 , 弗朗科·卡斯佩 , 安德鲁·罗伯逊 , 律师桑德勒 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 安德鲁·麦克弗森 :
具有瞬态和频谱合成的冲击音频的可微分建模。 CoRR公司 abs/2309.06649 ( 2023 ) [第14条] 张锦成 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
情绪控制的符号音乐生成的快速扩散GAN模型。 CoRR公司 abs/2310.14040 ( 2023 ) [i13] 张锦成 , 晶晶堂 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
使用矢量量化离散扩散模型生成作曲家风格特定的符号音乐。 CoRR公司 abs/2310.14044 ( 2023 ) 2022 [第10条] 罗素·萨穆特·博尼奇 , 马丁·本宁 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
采用变分自动编码和循环一致对抗网络的Timbre传输。 国际JCNN 2022 : 1-8 【c9】 Vjosa Preniqi公司 , 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
“不仅仅是文字”:通过歌词将音乐偏好和道德价值联系起来。 ISMIR公司 2022 : 797-805 [电子1] 夏拉兰波斯赛提斯 , 伊尔达尔·法尔卡蒂诺夫 , 斯特凡诺·帕佩蒂 :
触觉与音频交互设计——第11届国际研讨会,HAID 2022,英国伦敦,2022年8月25日至26日,会议记录。 计算机科学课堂讲稿 13417, 施普林格 2022 ,国际标准图书编号 978-3-031-15018-0 [目录] [i12] 亚历杭德罗·德尔加多 , 埃米尔·德米雷尔 , Vinod Subramanian公司 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 马克·桑德勒 :
基于用户的强大业余人声打击分类的深度嵌入。 CoRR公司 abs/2204.04646 ( 2022 ) [i11] 亚历杭德罗·德尔加多 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 埃马努伊尔·贝内托斯 , 马克·桑德勒 :
通过发声检索鼓样的深度条件表示学习。 CoRR公司 abs/2204.04651 ( 2022 ) [i10] Vjosa Preniqi公司 , 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
《不言而喻》:通过歌词将音乐偏好和道德价值联系起来。 CoRR公司 腹肌/2209.01169 ( 2022 ) [第九章] 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
基于梯度下降的正弦频率估计。 CoRR公司 abs/2210.14476 ( 2022 ) [i8] 罗德里戈·迪亚兹 , 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 , 律师桑德勒 :
采用可差模谐振器的刚体声合成。 CoRR公司 abs/2210.15306 ( 2022 ) 2021 [注2] 夏拉兰波斯赛提斯 , 基里亚基·卡利梅里 :
利用脑电图和外周生物信号对视觉障碍患者的应激环境进行多模式分类。 IEEE传输。 影响。 计算。 12 ( 1 ) : 203-214 ( 2021 ) 【c8】 Vjosa Preniqi公司 , 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
用音乐收听偏好和人口统计学模拟道德品质。 CMMR公司 2021 : 183-194 【c7】 赛勒斯·瓦希迪 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
用于音乐音频标记的调制前端。 国际JCNN 2021 : 1-7 【c6】 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
神经波形合成。 ISMIR公司 2021 : 254-261 [c5] 乔舒亚·瑞安·林 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
Timbre Explorer:用于教育目的和感知研究的合成器界面。 NIME公司 2021 [i7] 赛勒斯·瓦希迪 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
用于音乐音频标记的调制前端。 CoRR公司 abs/2105.11836 ( 2021 ) [i6] Vjosa Preniqi公司 , 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
用音乐收听偏好和人口统计学模拟道德品质。 CoRR公司 abs/2107.00349 ( 2021 ) [i5] 本·海耶斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
神经波形合成。 CoRR公司 腹肌/2107.05050 ( 2021 ) [i4] 罗素·萨穆特·博尼奇 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 马丁·本宁 :
具有变分自动编码和循环一致对抗性网络的森林转移。 CoRR公司 abs/2109.02096 ( 2021 ) [i3] 亚历杭德罗·德尔加多 , SKoT麦当劳 , 宁旭 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 马克·桑德勒 :
声乐打击乐查询学习模式的比较研究。 CoRR公司 abs/2110.09223 ( 2021 ) 2020 [i2] 赛勒斯·瓦希迪 , 乔治·法泽卡斯 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 亚历山德罗·帕拉迪尼 :
减法合成器的色调空间表示。 CoRR公司 腹肌/2009.11706 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 [j1] 夏拉兰波斯赛提斯 , 穆罕默德·扎维德·帕尔韦斯 , 基里亚基·卡利梅里 :
根据EEG和外周生物信号进行认知负荷评估,以设计视力受损的移动辅助设备。 Wirel公司。 Commun公司。 暴徒。 计算。 2018 ( 2018 ) [i1] 夏拉兰波斯赛提斯 , 基里亚基·卡利梅里 :
利用脑电图和外周生物信号对视觉障碍患者的应激环境进行多模式分类。 CoRR公司 abs/1811.10027 ( 2018 ) 2016 【c4】 夏拉兰波斯赛提斯 , 基里亚基·卡利梅里 :
通过多模态生物信号的移动监测,确定视觉障碍者的城市交通挑战。 六氯环己烷(9) 2016 : 616-627 【c3】 米查尔·布雅茨 , 卡罗尔·克罗皮德洛夫斯基 , 加布里埃尔·伊万尼卡 , 阿林·莫尔多瓦努 , 夏拉兰波斯赛提斯 , 阿尔达姆·萨波 , György Wersényi , 西蒙·斯帕格诺 , 奥马尔·约翰内森 , Runar Unnthorsson公司 , 米科莱·罗特尼基 , 彼得·维特克 :
视觉之声-空间音频输出和发声方法。 ICCHP(2) 2016 : 202-209 【c2】 基里亚基·卡利梅里 , 夏拉兰波斯赛提斯 :
探索室内活动期间压力检测的多模态生物信号特征。 国际资本市场协会 2016 : 53-60 2014 【c1】 夏拉兰波斯赛提斯 , 安德鲁·汉金森 , 藤原一郎 :
利用众包纠正大规模OMR数据。 DLfM@JCDL 2014 : 1-3