Segmentação e alinhamento de datasets para o Processamento de Linguagem Natural

• Processo: 20/16661-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Acordo de Cooperação: IBM Brasil
• Pesquisador responsável: Marcelo Finger
• Beneficiário: Vinícius Gonçalves dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Centro de Inovação da USP (INOVA)
• Vinculado ao auxílio: 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial, AP.eScience.CPE
• Assunto(s): Inteligência artificial Linguística computacional Processamento de linguagem natural Reconhecimento da fala Estado da arte
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Linguística Computacional | Processamento de Linguagem Natural | Inteligência Artificial

Resumo

Entre os Grandes Desafios em torno dos quais as pesquisas do Centro de Inteligência Artificial (C4AI - http://c4ai.inova.usp.br) se organizam, propõe-se a produção de recursos para levar o Processamento de Linguagem Natural do português ao estado da arte. Quanto à modalidade falada da língua, pretende-se construir datasets multitarefa para reconhecimento de fala, síntese multilocutor, identificação de locutor, clonagem de voz e classificação de fala como biomarcador, produzindo uma base de português brasileiro falado gravado e transcrito. No escopo dessas tarefas, este Plano de Atividades visa a disponibilizar datasets de fala natural, compostos de arquivos de áudio segmentados em unidades entoacionais e alinhados ao texto correspondente, a partir da aplicação do protocolo NURC Digital, para serem utilizados em treinamentos de modelos de reconhecimento de fala.