Artoratoire est un projet dédié à l'apprentissage des langues en utilisant la reconnaissance vocale. Il permet de gérer des fichiers audio et texte, facilitant ainsi l'accès aux ressources d'apprentissage et l'amélioration de la prononciation.

Ce projet est une application de reconnaissance vocale en temps réel qui utilise la bibliothèque Vosk et le WebRTC pour la communication audio. Il permet également la traduction de la parole en texte grâce à l'utilisation de l'API Argos Translate. Il est destiné à être utilisé dans des applications nécessitant une reconnaissance vocale rapide et précise, telles que les assistants virtuels ou les applications de dictée.

Mon assistant CNIL est une application Android proposant une assistance vocale fonctionnant exclusivement en local, sans connexion internet. Il utilise des modèles de reconnaissance vocale (STT) et de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre aux questions des utilisateurs. L'application intègre également une synthèse vocale personnalisée (TTS) et une gestion de signets pour enregistrer des réponses.

Classcodeia est un projet d'assistance à l'apprentissage de la programmation, qui utilise la reconnaissance vocale pour interpréter les commandes de l'utilisateur et générer des prédictions à partir de données de programmation.

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.

Murmures est une application permettant de créer, enregistrer et imprimer des récits audio. Elle utilise la reconnaissance vocale pour transcrire automatiquement les enregistrements en texte. Le projet génère des documents HTML paginés à partir des récits publics, facilitant leur diffusion ou leur impression. Il est conçu pour fonctionner sur des terminaux dédiés comme des bornes interactives ou des kiosques.

Ce projet a pour but d'analyser les données météorologiques en utilisant la reconnaissance vocale pour transcrire les bulletins météo. Il utilise Pandas pour la manipulation et l'analyse de données, Google Cloud Speech API pour la reconnaissance vocale, Selenium pour l'automatisation de tâches sur le web et Dotenv pour la gestion des variables d'environnement.

Le projet icobs_mk5_kda est une application embarquée dédiée au contrôle de systèmes en temps réel, avec une capacité de traitement de données en temps réel et une fonctionnalité de reconnaissance vocale. Il est basé sur une architecture RISC-V et utilise TensorFlow pour le traitement des données.

"Le projet riva\_asr\_ros\_client est un client ASR (Automatic Speech Recognition) utilisant NVIDIA-RIVA pour fournir des services de transcription d'audio en texte et de reconnaissance vocale pour l'assistant virtuel ARI."