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

À propos de cet événement

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 :

⚠️ Cet événement ne sera pas rediffusé.

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Proposé par

  • Membre de l'équipe
    M
    Gaëlle Pinson General Manager @ Hub France IA

  • Intervenant externe
    I
    Eric Bolo CTO & co-founder @ Batvoice Technologies

  • Intervenant externe
    I
    Ilyes Rebai Head of speech team @ LINAGORA

  • Intervenant externe
    I
    Karel Bourgois CEO @ Voxist

Hub France IA

Driving and federating European AI initiatives in France

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