Tom Jorquera, Jean-Pierre Lorré / LINAGORA

Transcription, Machine Learning, Recommandation, Vidéoconférence, WebRTC.

• Présenter un modèle de transcription automatique de la parole en Français destiné aux réunions virtuelles.

L'entreprise Linagora développe pour son outil open-source Hubl.in de visioconférence WebRTC un module de traitement de la parole et de recommandation pour la réunion virtuelle contextuelle.

L’objectif de ce nouveau module est la gestion de l’information échangée durant la réunion virtuelle afin de proposer aux participants des recommandations contextualisées. Afin d’atteindre cet objectif nous avons développé un modèle pour la transcription textuelle de conversations en français en nous appuyant sur l’outil open-source Kaldi et une méthode d’apprentissage issue de l’intelligence artificielle.

Diffusé suivant une approche libre, le modèle ainsi que l’ensemble du corpus d’apprentissage sont disponibles ici : https://github.com/openpaas-ng/openpaas-sp5-lm-preparation.

Après avoir présenté les verrous spécifiques au contexte de la réunion virtuelle, nous présenterons notre approche ainsi que les résultats obtenus. Nous terminerons par une démonstration de l’outil.

• Pas de prérequis particulier.