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Titre :
Dialogue au standard
Légende - Résumé :
Un système d'aide vocale mis au point pour une standardiste mal-voyante de la société Sollac.
Pour mieux intégrer une standardiste mal-voyante dans son standard, une société et une équipe de recherche (équipe DIALOGUE de l'INRIA Lorraine et du CRIN) ont uni leurs efforts pour mettre au point un système d'aide vocal.
Deux points de recherche ont été particulièrement étudiés : d'une part, une méthode de reconnaissance automatique des lettres de l'alphabet ; d'autre part, une procédure de recherche des noms dans la base de données qui soit tolérante aux fautes d'orthographe.
Aujourd'hui, le système d'aide vocal a été installé et fonctionne dans le standard téléphonique de la société Sollac.
Sont interviewés : Jean-Marie Pierrel, Yolande Anglade, Jean-Christophe Dubois (équipe DIALOGUE),
Nom de fichier :
Inria-261-dialogue_au_standard-fr.mp4
Titre :
Dialogue au standard
Année :
1994
Durée (min) :
00:11:33
Publications :
https://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/261
Autres versions :
Master VF : 261
Master VEN : 261
Autre : Lien externe :
Lien Equipe-projet :
Lien Centre de Recherche :
Mots clés :
N° master :
261
Durée :
11 min 33 sec
IsyTag :
codification - discriminante - énergie - étape - lettre - méthode - monsieur - neurone - partie - performance - poste - prononciation - quatre-vingt - reconnaissance - seconde - société - standardiste - système
Transcription automatiqu :
bonjour bonjour madame mesdames du service comptabilité un instant prud'hommes à la poste quatre-vingt deux cinquante et un quatre-vingt dix-neuf je vais vous transférer le poste plaît monsieur b il y bon effet de la cloner un monsieur bel roger appelé le blanc état meule tuyau baïfall un mécanique interrompue deux postes dont le toît ok quand le soisson ce système est le fruit d'une collaboration entre l'équipe dialogue communaux crin et alain laurens et la société sollac il fait suite à une demande de la société qui voulait tout à la fois oeuvrer pour une meilleure intégration d'une standardiste mal voyante au sein de son standard aussi permettre un accueil téléphonique plus proche du zéro défaut du côté de l'équipe de recherche ce que nous souhaitions faire c'est permet un transfert de savoir-faire vers l'entreprise d'autre part aussi adapter en poste de travail spécifique pour cette malle voyante réaliser ce système nous avons mis en place un groupe de travail comment au laboratoire et en entreprise centrée autour d'une jeune yolande anglade qui était recrutée par société dans le cadre un contrat siffre pour faire fonctionner ses systèmes d'était d'avoir une bonne reconnaissance des lettres de la famille en effet c'est un vocabulaire qui pose de nombreux problèmes de reconnaissance ces que l'on a facilement tendance à confondre s ou n résoudre ce problème nous avons développé une méthode hybride de reconnaissance qui fonctionne en deux temps dans première étape nous effectuons une reconnaissance globale sur le mot entier sur la lettre entière en utilisant des techniques de reconnaissance comme la programmation dynamique ou des modèles de markov caché première reconnaissance globale va nous fournir une lettre reconnue ou si la lettre paie est très facilement confondue avec d'autres lettres de l'alphabet a ce moment-là va déclencher une seconde étape de reconnaissance est une reconnaissance beaucoup plus fine et qui est uniquement sur la partie discriminante de la lettre la partie discriminante c'est la partie où sont localisés les informations qui permettent de faire la différence entre ap et athée de l'enclume vive en de lettre reconnaissance fine elle va consister à extraire automatiquement la partie discriminante de la lettre a effectué un paramètre irisations sur cette partie discriminante et à la fournir à un réseau neurones qui a été spécialement entraîné à reconnaître ap d'un thé avoir de bonnes performances de cette méthode de reconnaissance hybride il est nécessaire d'avoir une bonne précision de la localisation de la partie discriminante de la lettre pour recharger cette partie discriminante nous nous sommes servis de critères d'énergie utilisant la différence d'énergie qui existe entre la partie au plaisir et la partie vocale de la lettre lors que système se positionne correctement sur cette pente d'énergie les informations fournies aux réseaux de neurones sont pertinentes et la lettre reconnue correspond bien à la lettre qui a été prononcée par la standardiste réseau de neurones utilisés est un réseau de type petits couches qui a la propriété d'avoir de très bonnes performances de classification pour fonctionner il a été au préalable entraîné par des lettres prononcées par la standardiste le cas de la lettre té nous voyons que la courbe d'énergie est similaire amené à développer cet algorithme de recherche de la partie discriminante était également important au niveau du système c'était d'avoir de bonnes performances de reconnaissance dans un environnement de fonctionnement bruit il y a deux standardiste qui travaillent en même temps dans le standard téléphonique nous voyons ici l'exemple d'une lettre p qui a été prononcée avec un bruit de fond de conversation nous pouvons constater que la courbe d'énergie présente toujours cette pente si elle est moins importante ce qui permet toujours au système de venir correctement se positionner sur la partie où sont localisés les informations discriminant et ainsi de conserver de bonnes performances de reconnaissance même dans cet environnement de fonctionnement florence b il y lors de recherche par nom les fellations fournies par un standardiste ne correspond pas toujours à l'orthographe de ce nom dans la base de données c'est pourquoi nous avons mis au point une méthode basée sur la comparaison entre les différentes prononciation des noms stockés dans la base de données et les prononciation possibles du nom épaulé par la standardiste prononciation commune aux noms permettront de sélectionner un ou plusieurs noms dans la base la codification des noms comprend trois étapes étape de féminisation une étape de détection des sons certains afin de baser la recherche sur de l'information sur une étape de regroupement en classe phonétique regroupement en classe phonétique permet de réduire le nombre de codification des noms et de réduire par là même le d'accès à la base de données il permet également tenir compte de certaines ambiguïtés de prononciation de certains noms peut avoir envie de prononcer ce nom belle ou bye c'est pourquoi nous avons regroupé les phonèmes le ieu sous le même code j même ce non peut être prononcé ou corinne est pourquoi nous avons regroupé les phonèmes cheveux et sous le même code cet exemple le nom demandé par le correspondant monsieur beye pêle b a elle ce qui donne lieu à deux codification différentes premier va nous permettre de retrouver monsieur b seconde monsieur bel ensemble de ces cattenom sera proposée à la standardiste qui pourra effectuer son choix bon effet un monsieur bel roger lefèvre blanc état meule monsieur beyala encore un plutôt le film me raymond blâme l'immeuble valérie mécanique mais paieront plus de quand le soisson sept ok quand le soit on tuait transféré pour l'instant c o o l i n l effacer fait n bon et nombreux quel lieux personnes travaillent sur quels sites bon colle un poste une trompette un instant une trompette transférée ce système est tombé à point moi j'étais opéré l'année dernière je pouvais plus lire sur les annuaires que cela m'avait procuré ce système donne une certaine autonomie à une petite adaptation mais aussi fait très vite je souhaiterais des améliorations sur des extensions sur des autres sites de ce lac des numéros abrégé qui ne sont pas actuellement dans le système marc porterait presque une autonomie totale s'il vous plaît merci s e i m a m m etc web va bon effet madame du personnel rené jatte lyon production taule gabriel du réveillon mais paieront plus trois voilà madame gabrielle peuvent trouver quatre-vingt quinze ok occupées voulez-vous quelqu'un d'autre secrétariat secrétariat secrétariat poste instinct
Inria-261-dialogue_au_standard-fr.mp4

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