TED-LIUM Dataset
Le TED-LIUM Dataset regroupe des enregistrements audio de conférences TED accompagnés de leurs transcriptions. Il constitue une ressource précieuse pour l’entraînement de modèles de reconnaissance automatique de la parole (ASR) et pour l’analyse du langage oral dans un contexte réel et structuré.
Plusieurs centaines d’heures d’enregistrements, formats WAV (audio) et TXT (transcriptions)
Accès libre pour la recherche sous licence permissive (Creative Commons BY-NC-SA pour les enregistrements TED)
Description
Le dataset contient :
- Des enregistrements de centaines de conférences TED (issues de TED.com)
- Des transcriptions alignées mot à mot
- Une grande diversité de locuteurs, d’accents et de thèmes (éducation, technologie, société…)
- Une qualité audio professionnelle (captée en salle avec micro-cravate)
- Plusieurs versions successives (v1, v2, v3) avec amélioration des alignements et enrichissement du corpus
Il est souvent utilisé pour des projets de transcription, de traduction automatique ou de recherche linguistique.
À quoi sert ce dataset ?
TED-LIUM est utilisé pour :
- L’entraînement de modèles de transcription automatique de la parole (Wav2Vec, Whisper…)
- La génération de sous-titres multilingues pour les contenus vidéo
- L’analyse stylistique ou lexicale du langage oral
- L’étude des dynamiques prosodiques et des marqueurs discursifs
- L’entraînement de modèles multimodaux associant audio, texte et vidéo
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, notamment par :
- L’ajout d’étiquettes émotionnelles, prosodiques ou linguistiques
- La combinaison avec des vidéos TED pour des approches audio-visuelles
- L’alignement temporel plus précis pour des tâches de segmentation fine
- Le croisement avec d’autres sources de discours publics (par ex. LibriVox, Mozilla Common Voice)
🔗 Source : TED-LIUM Dataset
Questions fréquemment posées
Les enregistrements sont-ils multilingues ?
Non, le dataset est principalement en anglais, bien que des projets parallèles TEDx dans d'autres langues existent.
Quel est l’intérêt de ce dataset par rapport à LibriSpeech ?
TED-LIUM propose un langage oral plus naturel et varié que LibriSpeech, qui est basé sur la lecture. Il est donc plus proche des conditions réelles d’usage de la parole.
Peut-on l’utiliser pour la détection de thèmes ou de sentiments ?
Oui, les conférences TED couvrent des sujets diversifiés et émotionnellement chargés, ce qui en fait un bon support pour l’analyse thématique ou affective du discours.
