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

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Nouvelles récentes

  • 29 janvier : Journée TECHNO au CRIM autour du 5G
    15/01/2019

    La 5G : transformation des modèles d’affaires, impacts socioéconomiques et nouveau paysage technologique. Outillez-vous pour profiter au maximum de ces nouvelles opportunités!

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Événement à venir

  • ICCSP 2019
    21/01/19 0h00
    Kuala Lumpur, Malaysia
    Le CRIM présentera un article lors de la 3e édition de l'International Conference on Cryptography, Security and Privacy, qui se tiendra du 19 au 21 janvier 2019 à Kuala Lumpur, Malaisie.
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Publications récentes

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

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