Notre projet vise à intégrer la production de reconnaissance et traduction vocale dans un outil de communication en ligne, ce qui permettra de créer une véritable plateforme de communication sans barrières. Le projet se concentrera sur la production de traductions en français et anglais à partir d’une source vocale en arabe et anglais. Les transcriptions françaises et les traductions anglaises sont affichées en temps réel au fur et à mesure qu’elles sont décodées par la reconnaissance vocale. L’application affiche également la vidéo des participants à la communication.

 

Les systèmes actuels les plus performants fonctionnent en enchaînant les deux modules de reconnaissance de la parole et de traduction automatiques. Dans ce projet, nous voulons étendre le module de traduction afin qu’il puisse générer plusieurs langues. Nous voulons également développer un système de bout en bout (end-to-end) permettant de s’affranchir des problèmes d’interfaçage des modules et de simplifier le traitement en flux du signal de parole.

Nous avons comme objectif le développement d’un module de reconnaissance et traduction de parole multilingues, capable de reconnaître l’anglais et l’arabe et de traduire les messages vers l’anglais et le français, ce qui devrait réduire les besoins en ressources computationnelles. Notre plateforme aura la possibilité de se déployer aussi bien sur un serveur distant que de s’embarquer sur un PC localement.

 

 
 

Créée en 1968, SYSTRAN a développé en 50 ans un savoir et des données uniques dans la constitution de ressources linguistiques, d’analyseurs syntaxiques et de moteurs de traductions. SYSTRAN a développé au fil des années des systèmes sur plus de 140 paires de langues différentes, et continue à investir dans ces systèmes dans le cadre du développement des systèmes de traduction toujours plus performants.En 2016, SYSTRAN s’allie avec le laboratoire de traitement automatique des langues de l’université d’Harvard pour créer OpenNMT, un outil en source ouverte permettant autour des technologies de traduction neuronale. Aujourd’hui, cet outil est le plus populaire avec une communauté de développeurs deplusieurs milliers d’utilisateurs, devant des outils comparables de Google, META (Facebook), Intel, Microsoft.