Le CRIM est heureux d'annoncer l'obtention de deux nouveaux brevets

Le CRIM est heureux d'annoncer l'obtention de deux nouveaux brevets

Publié le 9/12/14

Nous sommes heureux d'annoncer l'obtention de deux brevets pour des travaux réalisés par notre équipe Reconnaissance de la parole.

D'abord, un brevet délivré par les États-Unis intitulé « Content based audio copy detection », émis le 9 septembre 2014. Les inventeurs sont Vishwa Gupta, Gilles Boulianne et Patrick Cardinal.

Abrégé (en anglais seulement) :
A method for performing audio copy detection, comprising, providing a query audio data, the query audio data having a succession of frames and also providing a plurality of test audio data units, each test audio data unit including a succession of frames. For each test audio data unit the method generates a test fingerprint set. The generation of the test fingerprint test including computing similarity measurements between at least one frame of the test audio data and a plurality of frames of the query audio data. A test audio data unit is then selected as a match for the query audio data at least in part on the basis of the fingerprint sets.

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Enfin, délivré plus récemment, un brevet canadien intitulé « Identification des occurences dans des données audio », émis le 14 octobre 2014 et dont les inventeurs sont Vishwa Gupta et Gilles Boulianne.

Abrégé français :
Des occurrences dun ou plusieurs mots-clés dans des données audio sont identifiées à laide dun système de reconnaissance de la parole qui utiliser un modèle linguistique pour dériver une transcription des mots-clés. La transcription est convertie en une séquence de phonèmes. Les phonèmes de la séquence de phonèmes sont mappés aux données audio pour dériver une séquence de phonèmes alignés dans le temps qui est recherchée pour des occurrences de séquences de phonèmes de mots-clés qui correspondent aux phonèmes des mots-clés. La recherche comprend le calcul dune matrice de confusion. Le modèle linguistique utilisé par le système de reconnaissance de la parole est adapté aux mots-clés en augmentant la probabilité des mots-clés dans le modèle linguistique. Pour chaque occurrence possible de mots-clés détectés, un sous-ensemble correspondant des données audio peut être relu à un opérateur pour confirmer si les occurrences possibles correspondent à des occurrences réelles des mots-clés.

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