Modèles auto-supervisés de traitement de la parole pour le Créole Haitien

National audience Nous développons des modèles de traitement de la parole spécifiquement dédiés au créole haïtien (kreyòl), le positionnant ainsi comme une langue bien dotée en termes de modèles auto-supervisés de traitement de la parole. Pour ce faire, nous pré-entraînons des modèles monolingues WAV2VEC2BASE,WAV2VEC2-L ARGE etDATA 2VEC-AUDIO -BASEà partir de zéro, qui sont ensuite affinés pour une tâche de reconnaissance automatique de la parole. Nous comparons la performance de ces modèles avec des modèles affinés à partir de modèles multilingues (XLSR-53, XLSR2-300 M, MMS-1B) et monolingues basés sur le français (LEBENCHMARK 1 à 7K). Nos résultats démontrent l'efficacité du pré-entraînement monolingue, avec des performances pouvant rivaliser, voire surpasser, celle de grands modèles multilingues. Ce travail propose ainsi des modèles robustes de reconnaissance vocale pour le kreyòl , adaptables à d'autres créoles français des Caraïbes, contribuant ainsi au développement technologique de ces langues peu dotées.