Projet visant à développer un système capable de traiter des commandes de voyage en fournissant l'itinéraire par commande vocale.
L’application repose sur une interface graphique développée avec Tkinter qui permet à l’utilisateur d’interagir simplement avec le système, en donnant une commande soit par la voix, soit via un fichier audio.
La voix est transcrite en texte en utilisant la reconnaissance vocale (Speech-to-Text). Ensuite, l’extraction des informations clés (point de départ et d’arrivée) est réalisée à l’aide du modèle spaCy.
Une fois les entités identifiées, l’itinéraire est calculé en utilisant l’algorithme de Dijkstra sur la base de données de la SNCF (trajets TER).
NerProject/
│── main.py # Point d'entrée
│── environment.yml # Configuration Conda
│── Documentation/ # Documentation du projet
│── NER/ # Scripts et modèle spaCy pour l'extraction DEP/ARR
│── NER - Training/ # Données et scripts pour entraîner/tester le modèle
│── Shortpath/ # Scripts pour le calcul d'itinéraires (utilisation de Dijkstra)- Python 3.9+
- ffmpeg installé (pour la lecture mp3/ogg avec
pydub) - micro activé et accessible par le système (eviter l'utilisation du bluetooth)
- Anaconda ou Miniconda recommandé
👉 Installer Anaconda
👉 Installer Miniconda
Depuis la racine du projet NerProject, exécutez :
conda env create -f environment.yml
conda activate travelorderExécuter :
python main.pyFonctionnement du GUI :
- Reconnaissance Vocale → lance un enregistrement micro
- Choisir un Fichier → sélectionne un fichier audio
Les données d’entraînement/test sont dans NER - Training/.
train.json: exemples annotés (DEP, ARR)test.json: validation
Après entraînement, placer le modèle généré dans NER/disktosave/model1 pour que le GUI l’utilise.
Entrée audio : “Je veux aller de Paris à Deauville”
Résultat (Trajet train TER) : ('Paris Saint-Lazare', 'Évreux Normandie', 'Bernay', 'Lisieux', "Pont-l'Évêque", 'Trouville - Deauville']