Analytique audio

On retrouve dans notre équipe un ensemble d’expertises consacrées à l’extraction d’information à partir du signal audio.

Un enregistrement audio contient souvent plus d’un locuteur. La diarisation permet de segmenter le signal audio en locuteurs, même si les locuteurs ne sont pas connus à l’avance. La détection de mots clés permet d’identifier la présence de certains mots dans des enregistrements audio alors que la détection de thèmes permet de détecter si un sujet donné a été abordé lors d’une conversation. Pour déterminer avec précision la position de chaque mot ou phonème d’un enregistrement, on parle alors de synchronisation texte/audio. Nous avons également développé des algorithmes afin de détecter les émotions d’une personne à partir d’un enregistrement audio. Il est ainsi possible, dans un système automatique, de modifier le comportement d’un système à partir des données vocales et ainsi être en mesure de répondre plus adéquatement aux attentes de l’interlocuteur. 

Technologies associées : détection de mots clés, indexation de contenu audio, détection des émotions.

Équipes

Réalisations

Nouvelles récentes

  • CANARIE investit dans les logiciels de recherche du CRIM!
    18/10/2018

    Le CRIM est heureux d'annoncer que CANARIE financera l'évolution de ses plateformes de recherche afin de les rendre disponibles à d'autres équipes oeuvrant dans des disciplines différentes.

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Événement à venir

  • ICTAC 2018
    19/10/18 0h00
    Stellenbosch, Afrique du Sud
    Le CRIM présentera un papier à la "15th International Colloquium on the Theoretical Aspects of Computing" qui se tiendra du 12 au 19 octobre 2018 à Stellenbosch, Afrique du Sud.
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Publications récentes

  • Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

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  • Intégration de VerbNet dans un réalisateur profond

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