28560 articles – 22061 Notices  [english version]

inria-00107633, version 1

Projet RAIVES (Recherche Automatique d'Informations Verbales Et Sonores) vers l'extraction et la structuration de données radiophoniques sur Internet

Nathalie Parlangeau-Vallès a1, Ivan Magrin-Chagnolleau b2, Dominique Fohr () c1, Irina Illina a1, Odile Mella () d1, Kamel Smaïli a1, Christine Sénac e3, Jérôme Farinas e3, Julien Pinquier e3, Jean-Luc Rouas e3, Régine André-Obrecht e3, François Pellegrino b2, David Janiszek b2

N° A02-R-553 || parlangeau-valles02a (2002)

Résumé : Internet est devenu un vecteur important de la communication. Il permet la diffusion et l'échange d'un volume croissant de données. Il ne s'agit donc plus seulement de collecter des masses importantes " d'informations électroniques ", mais surtout de les répertorier, de les classer pour faciliter l'accès à l'information utile. Une information, aussi importante soit-elle, sur un site non répertorié, est méconnue. Il ne faut donc pas négliger la part du " Web invisible ". Le Web invisible peut se définir comme l'ensemble des informations non indexées, soit parce qu'elles ne sont pas répertoriées, soit parce que les pages les contenant sont dynamiques, soit encore parce que leur nature n'est pas ou difficilement indexable. En effet, la plupart des moteurs de recherche se basent sur une analyse textuelle du contenu des pages, mais ne peuvent prendre en compte le contenu des documents sonores ou visuels. Il faut donc fournir un ensemble d'éléments descripteurs du contenu pour structurer les documents afin que l'information soit accessible aux moteurs de recherche. S'agissant de documents sonores, le but de notre projet est donc, d'une part, d'extraire ces informations et, d'autre part, de fournir une structuration des documents afin de faciliter l'accès au contenu. L'indexation par le contenu de documents sonores s'appuie sur des techniques utilisées en traitement automatique de la parole, mais doit être distinguée de l'alignement automatique d'un texte sur un flux sonore ou encore de la reconnaissance automatique de la parole. Ce serait alors réduire le contenu d'un document sonore à sa seule composante verbale. Or, la composante non-verbale d'un document sonore est importante et correspond souvent à une structuration particulière du document. Par exemple, dans le cas de documents radiophoniques, on voit l'alternance de parole et de musique, plus particulièrement de jingles, pour annoncer les informations. Ainsi, nous pouvons considérer un ensemble de descripteurs du contenu d'un document radiophonique : segments de Parole/Musique, " sons clés ", langue, changements de locuteurs associés à une éventuelle identification de ces locuteurs, mots clés et thèmes. Cet ensemble peut être bien entendu enrichi. Extraire l'ensemble des descripteurs est sans doute suffisant pour référencer un document sur Internet. Mais il est intéressant d'aller plus loin et de donner accès à des parties précises du document. Chaque descripteur doit être associé à un marqueur temporel qui donne accès directement à l'information. Cependant, l'ensemble des descripteurs appartenant à des niveaux de description différents, leur organisation n'est pas linéaire dans le temps : un même locuteur peut parler en deux langues sur un même segment de parole, ou encore sur un segment de parole dans une langue donnée, plusieurs locuteurs peuvent intervenir. Il faut donc aussi être capable de fournir une structuration de l'information sur différents niveaux de représentation.

  • a –  UNIVERSITE NANCY 2
  • b –  CNRS-UNIVERSITE LYON 2
  • c –  CNRS
  • d –  UNIVERSITE HENRI POINCARE
  • e –  UNIVERSITE TOULOUSE III
  • 1 :  PAROLE (INRIA Lorraine - LORIA)
  • INRIA – CNRS : UMR7503 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)
  • 2 :  Dynamique Du Langage (DDL)
  • CNRS : UMR5596 – Université Lumière - Lyon II
  • 3 :  Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT)
  • CNRS : UMR5505 – Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT – Université des Sciences Sociales - Toulouse I – Université Toulouse I [UT1] Capitole – Université Toulouse le Mirail - Toulouse II – Université Paul Sabatier [UPS] - Toulouse III
  • Domaine : Informatique/Autre
  • Mots-clés : audio-content indexing – speech/music detection – speaker tracking – keyword detection – topic detection || indexation automatique – structuration – documents radiophoniques – information invisible sur le web – modélisation statistique – information linguistique.
  • Référence interne : A02-R-553 || parlangeau-valles02a
  • Commentaire : Rapport de contrat.
 
  • inria-00107633, version 1
  • oai:hal.inria.fr:inria-00107633
  • Contributeur : 
  • Soumis le : Jeudi 19 Octobre 2006, 09:03:33
  • Dernière modification le : Vendredi 20 Octobre 2006, 15:32:31