Reconnaissance vocale du discours spontané pour le domaine médical

Lucía Ormaechea (1, 2, 3) , Pierrette Bouillon (4) , Johanna Gerlach (4) , Benjamin Lecouteux (3, 1, 2) , Didier Schwab (3, 1, 2) , Hervé Spechbach (5)

1 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
2 UGA - Université Grenoble Alpes
3 GETALP - Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole
4 UNIGE - Université de Genève = University of Geneva
5 HUG - Hôpitaux Universitaires de Genève

Contexte-Dans le domaine médical, et plus particulièrement dans les services d'urgence, les barrières linguistiques constituent un problème important. Une mauvaise communication entre un médecin et un patient qui ne partagent aucune langue peut mettre en danger la santé et la sécurité du patient (Hacker et al., 2015). Pour faire face à cette situation, nous avons développé, pour le triage aux Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG), le système de traduction BabelDr (FR vers ES, AR, TI, FA, PRS et LSF). Celui-ci repose sur un ensemble fini de phrases pré-traduites (mémoire de traduction, MT, environ 10 000 phrases canoniques), mais permet au spécialiste de s'exprimer oralement, pour en améliorer l'ergonomie (Boujon et al., 2018). Le système lie le résultat de la reconnaissance vocale avec l'une des phrases pré-traduites au moyen de techniques neuronales (Mutal et al., 2020).

Domaines: Informatique et langage [cs.CL]

Lucía Ormaechea, Pierrette Bouillon, Johanna Gerlach, Benjamin Lecouteux, Didier Schwab, et al.. Reconnaissance vocale du discours spontané pour le domaine médical. Technologies du Langage Humain (TLH), Feb 2021, Paris, France. ⟨hal-03157085⟩