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Volume 42 - Numéro spécial CRI 2023 - 2024
Le Colloque de Recherche en Informatique est la plus importance conférence scientifique en Informatique au Cameroun depuis sa création en 2013. Il regroupe tous les deux ans plus de deux cents chercheurs, enseignants-chercheurs et professionnels de l’Informatique au Cameroun pour discuter des enjeux, défis, opportunités, risques et présenter les innovations et résultats scientifiques dans ce domaine. La sixième édition du Colloque de Recherche en Informatique CRI’2023 (http://cri-info.cm) s’est tenu les 12 et 13 décembre 2023 au Département d’Informatique de la Faculté des Sciences de l’Université de Yaoundé I en traitant les problématiques d’apprentissage artificielle, de fouille de données, d’optimisation combinatoire et du traitement automatique du langage naturel et de la parole.
1. Deux Schémas de Stéganographie Textuelles basés sur le codage des couleurs.
Text steganography is a mechanism of hiding secret text message inside another text as a covering message. In this paper, we propose a text steganographic scheme based on color coding. This includes two different methods: the first based on permutation, and the second based on numeration systems. Given a secret message and a cover text, the proposed schemes embed the secret message in the cover text by making it colored. The stego-text is then send to the receiver by mail. After experiments, the results obtained show that our models perform a better hiding process in terms of hiding capacity as compared to the scheme of Aruna Malik et al. on which our idea is based.
2. Application du modèle de représentation acoustique multilingue XLSR pour la transcription de l'Ewondo
Recently popularized self-supervised models appear as a solution to the problem of low data availability via parsimonious learning transfer. We investigate the effectiveness of these multilingual acoustic models, in this case wav2vec 2.0 XLSR-53 and wav2vec 2.0 XLSR-128, for the transcription task of the Ewondo language (spoken in Cameroon). The experiments were conducted on 11 minutes of speech constructed from 103 read sentences. Despite a strong generalization capacity of multilingual acoustic model, preliminary results show that the distance between XLSR embedded languages (English, French, Spanish, German, Mandarin, . . . ) and Ewondo strongly impacts the performance of the transcription model. The highest performances obtained are around 69% on the WER and 28.1% on the CER. An analysis of these preliminary results is carried out andthen interpreted; in order to ultimately propose effective ways of improvement.