Service dédié à l'évaluation et au benchmarking de modèles de transcription automatique pour la langue française, utilisé par l'administration publique. Il permet de comparer la qualité de différents modèles (Whisper, Voxtral, Kyutai, Cohere, etc.) sur des fichiers audio de référence, en mesurant des métriques comme le WER (Word Error Rate) et en analysant les erreurs sémantiques via des juges automatisés. Les résultats sont partagés sous forme de rapports publics pour améliorer les services de transcription.

Application dédiée à la transcription automatique d'enregistrements audio en texte, principalement utilisée dans un contexte médical. Elle permet aux professionnels de santé d'enregistrer leur voix ou d'uploader des fichiers audio, puis de recevoir une transcription instantanée. Les résultats peuvent être partagés par email avec d'autres utilisateurs, facilitant la collaboration entre médecins et secrétaires. L'application intègre des corrections automatiques pour améliorer la qualité des textes transcrits.

Ce projet permet d'évaluer automatiquement l'intelligibilité de la parole à partir d'enregistrements audio. Il utilise des embeddings de locuteurs (X-Vectors ou ECAPA_TDNN) pour entraîner un réseau de neurones peu profond. L'outil prédit des scores liés à la sévérité des troubles de la parole, la qualité vocale, la résonance, la prosodie et les distorsions phonémiques, facilitant ainsi le diagnostic ou l'amélioration des systèmes de reconnaissance vocale.

Coturn est un serveur de relais de protocoles de communication en temps réel, utilisé pour faciliter les appels audio et vidéo dans Mattermost. Il améliore la qualité des communications en ligne en gérant les connexions et les flux médias des appels, offrant ainsi une expérience utilisateur plus fluide et plus fiable.

Ce projet implémente le modèle LigHT-DVAE pour améliorer la qualité de la synthèse vocale, reconstruire la parole à partir de bruit et diminuer le bruit de fond dans les enregistrements audio.