Approches et outils de reconnaissance de la parole e2e (speech brain, wave2vec)

Après un petit arrêt, nous reprenons les meetups, dans un premier temps en virtuel et en présentiel prochainement.

Nous ciblons une programmation mensuelle et vous proposons déjà les deux prochains sujets:

16/12/21 : Applications et business cases de la voix & Enjeux stratégique pour l'organisation.

13/01/22 : Enjeux de l’apprentissage fédéré pour la reconnaissance de la parole

Pour ce premier événement, le sujet est la reconnaissance de la parole de bout en bout:

L'apprentissage auto-supervisé (self-supervised learning) permet de modéliser des phénomènes complexes sans annotation, et à déjà fait ses preuves dans plusieurs domaines, notamment le traitement de la parole avec l'algorithme wav2vec de Facebook.

Les modèles auto-supervisés peuvent être complémentés par une étape ultérieure d'apprentissage supervisé et ainsi être adaptés à des tâches spécifiques. Ainsi, wav2vec surpasse l'état de l'art en reconnaissance vocale en utilisant une fraction (quelques minutes !) des données annotées que nécessitent les modèles concurrents.

Dans cette table ronde, nous discuterons des succès, des promesses, des limites et des applications de l'auto-supervisé pour la voix.

Avec les interventions de :

Eric Bolo, CTO & co-founder, Batvoice Technologies
Ilyes Rebai, Head of speech team, LINAGORA

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