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Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Représentation du genre dans des données open source de parole

Résumé

Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et l’utilisation croissante des architectures d’apprentissage profond, la question de l’éthique et de la transparence des systèmes d’IA est devenue une préoccupation centrale au sein de la communauté de recherche. Dans cet article, nous proposons une étude sur la représentation du genre dans les ressources de parole disponibles sur la plateforme Open Speech and Language Resource. Un tout premier résultat est la difficulté d’accès aux informations sur le genre des locuteurs. Ensuite, nous montrons que l’équilibre entre les catégories de genre dépend de diverses caractéristiques des corpus (discours élicité ou non, tâche adressée). En nous appuyant sur des travaux antérieurs, nous reprenons quelques principes concernant les métadonnées dans l’optique d’assurer une meilleure transparence des systèmes de parole construits à l’aide de ces corpus.
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Dates et versions

hal-02798544 , version 1 (07-06-2020)
hal-02798544 , version 2 (18-06-2020)
hal-02798544 , version 3 (23-06-2020)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-02798544 , version 1

Citer

Mahault Garnerin, Solange Rossato, Laurent Besacier. Représentation du genre dans des données open source de parole. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition), 2020, Nancy, France. pp.244-252. ⟨hal-02798544v1⟩
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