El programa Babel de la IARPA desenvolupà tecnologia de reconeixement de la parla per a converses telefòniques en entorns sorollosos. L'objectiu principal del programa fon millorar el rendiment de la cerca de paraules clau en llengües amb molt poces dades transcrites, és a dir, llengües de baixos recursos. Es recolliren dades de 26 llengües, mantenint-ne algunes reservades com a llengües «sorpresa» per a posar a prova la capacitat dels equips de construir ràpidament un sistema per a una llengua nova.
A partir de 2012, hi participaren dos equips liderats per la indústria (IBM i BBN) i dos equips liderats per universitats (ICSI, dirigit per Nelson Morgan, i la Universitat Carnegie Mellon). L'equip d'IBM incloïa la Universitat de Cambridge (CUED) i la Universitat RWTH d'Aquisgrà, mentre que l'equip de BBN incloïa la Universitat Tecnològica de Brno, la Universitat Johns Hopkins, el MIT i el LIMSI. Només BBN i IBM arribaren a la campanya d'avaluació final de 2016, en la qual BBN resultà guanyadora en aconseguir la major precisió en la cerca de paraules clau en la llengua d'avaluació.
Part del finançament de Babel es va utilitzar per a desenvolupar el conjunt d'eines Kaldi. Posteriorment, les dades de veu es van posar a disposició a través del Linguistic Data Consortium a un cost simbòlic de 25 dòlars estatunidencs per paquet de llengua.
Referències
Categoria:Tecnologia