Les systèmes open source de reconnaissance automatique de la parole (RAP) conversationnelle produite en situation professionnelle, lors de réunions par exemple, sont rares voire inexistants. Les transcriptions issues de ce type de systèmes doivent être aussi fiables que possible afin de permettre l'analyse des interactions linguistiques spontanées, faire des recommandations en temps réel destinées aux participants à la réunion et produire une synthèse de la réunion. De tels services d'aide à la gestion de réunions ont été identifiés dans la littérature comme des scénarios complexes, centrés sur l'interaction conversationnelle et qui devraient voir le jour d'ici quelques années. De tels scénarios doivent s'appuyer sur des systèmes de reconnaissance vocale adaptés à la parole conversationnelle et spontanée.
Leader français de l'Open Source, Linagora nous présentera dans cette session ses études et ses résultats en RAP conversationnelle. Sonia BADENE et Abdelwahab HEBA, ingénieurs de recherche et doctorants à Linagora, nous feront découvrir ce qui se cache derrière chaque module d'un système de RAP d'une façon interactive, et nous présenteront les enjeux de traitement et de libre accès aux données.
Informations diverses
Thématique, Labels : RAP, Données, IA, OpenSource, parole conversationnelle
Niveau de difficulté (débutant|avancé|confirmé) : avancé
Durée (quickie 15-30min, conférence >1h) : >1h
Format (slides, live-coding, les deux): slides + demo
Dispo ou indispo (après mars, dès que possible, pas entre X et Y): À partir de février, quand c'est possible pour vous et pour la salle (nous prévenir un peu à l'avance pour les préparations)
Le speaker
Abdelwahab HEBA, ingénieur de recherche, doctorant
Twitter handle: @linto_ai, @linagoralabs, @BadeneSo
Sujet de votre conférence
Beyond Automatic Speech Recognition
Description de votre conférence
Les systèmes open source de reconnaissance automatique de la parole (RAP) conversationnelle produite en situation professionnelle, lors de réunions par exemple, sont rares voire inexistants. Les transcriptions issues de ce type de systèmes doivent être aussi fiables que possible afin de permettre l'analyse des interactions linguistiques spontanées, faire des recommandations en temps réel destinées aux participants à la réunion et produire une synthèse de la réunion. De tels services d'aide à la gestion de réunions ont été identifiés dans la littérature comme des scénarios complexes, centrés sur l'interaction conversationnelle et qui devraient voir le jour d'ici quelques années. De tels scénarios doivent s'appuyer sur des systèmes de reconnaissance vocale adaptés à la parole conversationnelle et spontanée.
Leader français de l'Open Source, Linagora nous présentera dans cette session ses études et ses résultats en RAP conversationnelle. Sonia BADENE et Abdelwahab HEBA, ingénieurs de recherche et doctorants à Linagora, nous feront découvrir ce qui se cache derrière chaque module d'un système de RAP d'une façon interactive, et nous présenteront les enjeux de traitement et de libre accès aux données.
Informations diverses