Ce projet automatise la transcription de vidéos institutionnelles, notamment celles de l'Assemblée Nationale, en convertissant la parole en texte écrit. Il permet de générer des sous-titres synchronisés avec la vidéo, facilitant ainsi l'accessibilité et l'archivage des contenus. Le système utilise des modèles d'intelligence artificielle pour traiter l'audio et produire des transcriptions précises, même pour des expressions techniques ou des débats complexes.

Jeu de données de référence conçu pour tester et améliorer les technologies de reconnaissance automatique de la parole et de diarisation de locuteurs. Il fournit des transcriptions et annotations de qualité pour évaluer la précision des systèmes dans des conditions variées, incluant des conversations naturelles et des scénarios synthétiques. Destiné aux chercheurs et développeurs travaillant sur l'intelligence artificielle appliquée au traitement de la parole.

Spych est un outil open source dédié à la synthèse articulatoire de la parole par modélisation physique. Il permet de simuler le comportement aérodynamique et acoustique du système phonatoire humain, notamment pour produire des consonnes occlusives. Développé dans le cadre d'un projet CNRS, il s'adresse aux chercheurs et ingénieurs en phonétique, linguistique et traitement automatique de la parole.

Ce projet développe un modèle avancé de renforcement vocal basé sur un autoencodeur variationnel récurrent. Il vise à améliorer la clarté de la parole dans des environnements bruyants, comme les communications téléphoniques ou les enregistrements audio. Le code permet également de générer des jeux de données audio spécifiques pour l'entraînement et l'évaluation des algorithmes de traitement du signal. Les applications potentielles incluent les assistants vocaux, les systèmes de reconnaissance automatique de la parole et les outils de post-production audio.