Le système principal que nous avons soumis était composé de 11 sous-systèmes, conformément aux exigences de l’épreuve. Trois de ces sous-systèmes étaient fondés sur la détection de mots-clés acoustiques (Acoustic Keyword Spotting, AKWS), tandis que huit reposaient sur la méthode de warping temporel dynamique (Dynamic Time Warping, DTW). Les systèmes AKWS s’appuyaient exclusivement sur les postérieurs de phonèmes, alors que les sous-systèmes DTW utilisaient à la fois les postérieurs de phonèmes et les caractéristiques de type Bottle-Neck (BN) comme entrée. Les estimateurs de postérieurs de phonèmes et les extracteurs de caractéristiques Bottle-Neck sous-jacents étaient basés à la fois sur des langues internes (tchèque) et sur des langues externes (les quatre autres langues). Nous avons également mené des expérimentations sur les types de requêtes T1/T2/T3, ainsi que sur la calibration du système et la fusion fondée sur une régression logistique binaire.