Waxal

La détection de mots-clés est ce qui permet à un assistant vocal de réagir à une phrase d'éveil. Contrairement à la reconnaissance de la parole, elle ne tourne pas dans le nuage mais directement sur l'appareil, ce qui impose des modèles légers, sobres en énergie et peu gourmands en calcul.

Appliquer cette tâche aux langues africaines supposait d'abord un jeu de données. Les langues africaines représentent 30,15 % des 7 111 langues vivantes, mais restent presque absentes de la recherche en traitement automatique des langues.

Waxal poursuit donc deux buts : étendre le corpus Speech Commands à six langues sénégalaises, le wolof, le pulaar, le sérère, le mandingue, le diola et le soninké, les plus parlées du pays et les premières à avoir été codifiées, en 1971 ; puis évaluer les modèles de détection de mots-clés existants et retenir celui qui se comporte le mieux sur ce corpus.

Grâce au soutien de la Knowledge 4 All Foundation, plus de 26 000 enregistrements ont été collectés sur plus de 40 mots-clés.