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UTTER

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Unified Transcription and Translation for Extended Reality

The aim of UTTER is to leverage large language models to build the next generation of multimodal eXtended reality (XR) technologies for transcription, translation, summarisation, and minuting. We will make these technologies scala... ver más

30/09/2025

UvA

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2022-10-01

HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01-20: Piloting a new industry-academia kn... ExpectedOutcome:Proposals are expected to contribute to the following outcomes:

Innovación

Cerrada

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UvA

Lider

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2022-10-01
Fecha Fin: 2025-09-30

Líder del proyecto

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The aim of UTTER is to leverage large language models to build the next generation of multimodal eXtended reality (XR) technologies for transcription, translation, summarisation, and minuting. We will make these technologies scalable, adaptable, contextualised, robust, explainable, and emotion-aware. We will increase the context-sensitivity of the technologies, so they can take into account the full history of the conversation, as well as its wider context. We will introduce confidence-aware models, which can take into account their own limitations. We will develop explainable models, so the human user can know why the model made the decisions it did. We will improve adaptation, so that domain-specific and language-specific models can be quickly rolled out. For these advances we will make use of pre-trained eXtended reality (XR) models, which optimally combine text and speech signals, and are trained efficiently with adapters and prompting. We will also develop efficient methods to deploy such large and complex models, so that they can put into production in an energy-efficient manner. Our use-case prototypes will cover (i) A personal assistant for meetings that can improve communication in the online world and (ii) an advanced customer service assistant to support global markets. These prototypes will be developed and tested throughout the project, with annual releases and evaluations. Through our cascaded grant programme, and our release of tools to facilitate the use of pre-trained XR models, will enable the take-up and development of these technologies throughout Europe.

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