Structuration automatique de flux télévisuels

Automatic TV Stream structuring

• Auteur / Autrice : Camille Guinaudeau
• Direction : Pascale Sébillot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Multimédias

Résumé

L’augmentation du nombre de documents multimédias rend nécessaire la mise en place de méthodes de structuration automatique capables de faciliter l’accès à l’information contenue dans tout type de documents. Dans ce cadre, nous proposons deux types de structuration, linéaire et hiérarchique, s’appuyant sur les transcriptions automatiques de la parole prononcée dans les documents. Les transcriptions sont exploitées par le biais de méthodes issues du traitement automatiques des langues adaptées aux spécificités des transcriptions automatiques – erreurs de transcription, faible nombre de répétitions de vocabulaire – grâce à la prise en compte de connaissances linguistiques et d’informations issues de la reconnaissance automatique de la parole et du signal. Les expérimentations menées sur trois corpora composés de journaux télévisés et d’émissions de reportages montrent que ces approches conduisent à une amélioration des performances des méthodes de structuration développées.

The increasing quantity of video material available requires automatic structuring techniques to facilitate access to the information contained in documents, generic enough to be able to structure different kinds of videos. To this end, we develop two kinds of thematic structuring of TV shows, linear or hierarchical, based on the automatic transcripts of the speech pronounced in the programs. These transcripts, independent of the type of documents considered, are exploited using natural language processing methods adapted to the peculiarities of professional videos transcripts – transcription errors, limited number of repetition – by taking into account linguistic knowledge and automatic speech recognition and signal information. Experiments conducted on three corpora composed of broadcast news and reports on current affairs, manually and automatically transcribed, show that the proposed adjustments lead to improved performance of the structuring methods developed