Björn Schuller
Ce que la technologie du langage doit évaluer lorsque l'entrée n'est pas du texte mais de la parole — y compris les signaux émotionnels, paralinguistiques et propres à chaque locuteur que les méthodes purement textuelles écartent.
Schuller organise depuis plus d'une décennie l'INTERSPEECH Computational Paralinguistics Challenge — des benchmarks annuels sur l'émotion, la sincérité, la langue maternelle, la dépression et d'autres catégories paralinguistiques que les systèmes fondés sur la voix captent ou manquent. Son extracteur de caractéristiques openSMILE est la boîte à outils sur laquelle fonctionne encore une grande partie de la recherche académique en parole affective, et sa production publiée couvre le versant méthodologie d'évaluation de ce sous-domaine depuis ses débuts modernes. Pour ai100, à mesure que les moteurs IA passent des interfaces purement textuelles à des produits en mode vocal, c'est la littérature qui a déjà établi quels signaux paralinguistiques comptent, lesquels peuvent être mesurés de manière fiable, et lesquels résistent encore à l'évaluation automatisée.