LeBenchmark, un référentiel d'évaluation pour le français oral *
Résumé
L'apprentissage autosupervisé a apporté des améliorations remarquables dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur ou le traitement de la langue et de la parole, en exploitant de grandes quantités de données non étiquetées. Dans le contexte spécifique de la parole, cependant, et malgré des résultats prometteurs, il existe un manque évident de normalisation dans les processus d'évaluation permettant des comparaisons précises de ces modèles, en particulier pour les autres langues que l'anglais. Nous présentons ici à la communauté francophone LeBenchmark, un cadre de référence en sources ouvertes et reproductible pour évaluer des modèles autosupervisés à partir de corpus de parole en français. Il est composé de quatre tâches : reconnaissance automatique de la parole, compréhension du langage parlé, traduction automatique de la parole et reconnaissance automatique d'émotions. Nous encourageons la communauté francophone à utiliser ce référentiel dans ses futures expérimentations, notamment pour l'évaluation de modèles autosupervisés.
Fichier principal
Le_Benchmark_JEP2022_part2_referenciel_evaluation-21.pdf (186.52 Ko)
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