Reconnaissance vocale automatique

Reconnaissance automatique de la parole (ASR) : tout ce qu'un débutant doit savoir (en 2024)

La technologie de reconnaissance automatique de la parole existe depuis longtemps, mais a récemment pris de l'importance après que son utilisation soit devenue courante dans diverses applications pour smartphones telles que Siri et Alexa. Ces applications pour smartphone basées sur l'IA ont illustré la puissance de l'ASR dans la simplification des tâches quotidiennes pour nous tous.

De plus, à mesure que différents secteurs verticaux de l'industrie s'orientent vers l'automatisation, le besoin sous-jacent d'ASR est soumis à une augmentation. Par conséquent, comprenons ce formidable technologie de reconnaissance vocale en profondeur et pourquoi elle est considérée comme l'une des technologies les plus cruciales pour l'avenir.

Une brève histoire de la technologie ASR

Avant d'aller de l'avant et d'explorer le potentiel de la reconnaissance automatique de la parole, examinons d'abord son évolution.

DécennieÉvolution de l’ASR
1950sLa technologie de reconnaissance vocale a été introduite pour la première fois par les Laboratoires Bell dans les années 1950. Les Bell Labs ont créé un système de reconnaissance vocale virtuel appelé « Audrey » capable d'identifier les nombres entre 1 et 9 lorsqu'ils sont prononcés par une seule voix.
1960sEn 1952, IBM a lancé son premier système de reconnaissance vocale, « Shoebox ». Shoebox pouvait comprendre et différencier seize mots anglais parlés.
1970sL'Université Carnegie Mellon a développé en 1976 un système «Harpy» capable de reconnaître plus de 1000 mots.
1990sAprès une longue attente de près de 40 ans, Bell Technologies a de nouveau percé l'industrie avec ses systèmes de reconnaissance vocale interactifs qui pouvaient dicter la parole humaine.
2000sCe fut une période de transformation pour la technologie ASR alors que le grand géant de la technologie Google commençait à travailler sur la technologie de reconnaissance vocale. Ils ont créé un logiciel vocal avancé avec un taux de précision d’environ 80 %, ce qui le rend populaire dans le monde entier.
2010sLa dernière décennie est devenue une période dorée pour ASR, avec le lancement par Amazon et Apple de leur tout premier logiciel vocal basé sur l'IA, Alexa et Siri.

À l'approche de 2010, l'ASR évolue énormément et devient de plus en plus répandu et précis. Aujourd'hui, Amazon, Google et Apple sont les leaders les plus importants de la technologie ASR.

[ Lire aussi : Le guide complet de l'IA conversationnelle ]

Comment fonctionne la reconnaissance vocale ?

La reconnaissance vocale automatique est une technologie assez avancée qui est extrêmement difficile à concevoir et à développer. Il existe des milliers de langues dans le monde avec différents dialectes et accents, il est donc difficile de développer un logiciel capable de tout comprendre.

ASR utilise des concepts de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour son développement. En incorporant de nombreux mécanismes d'apprentissage des langues dans le logiciel, les développeurs garantissent la précision et l'efficacité des logiciels de reconnaissance vocale.

La reconnaissance automatique de la parole (ASR) est une technologie complexe qui s'appuie sur plusieurs processus clés pour convertir la langue parlée en texte. À un niveau élevé, les principales étapes impliquées sont :

  1. Capture audio : Un microphone capte la parole de l'utilisateur et convertit les ondes acoustiques en signal électrique.
  2. Prétraitement audio : Le signal électrique est ensuite numérisé et subit diverses étapes de prétraitement, telles que la réduction du bruit, pour améliorer la qualité de l'entrée audio.
  3. Extraction de caractéristiques: L'audio numérique est analysé pour extraire des caractéristiques acoustiques, telles que la hauteur, l'énergie et les coefficients spectraux, qui sont caractéristiques de différents sons vocaux.
  4. Modélisation acoustique : Les caractéristiques extraites sont comparées à des modèles acoustiques pré-entraînés, qui mappent les caractéristiques audio à des sons vocaux ou à des phonèmes individuels.
  5. Modélisation du langage : Les phonèmes reconnus sont ensuite assemblés en mots et phrases à l'aide de modèles linguistiques statistiques qui prédisent les séquences de mots les plus probables en fonction du contexte.
  6. Décodage: La dernière étape consiste à décoder la séquence de mots la plus probable qui correspond à l'audio d'entrée, en tenant compte à la fois des modèles acoustiques et linguistiques.

Ces composants principaux fonctionnent ensemble de manière transparente pour permettre une conversion parole-texte très précise, même en présence de bruit de fond, d'accents et de vocabulaires divers.

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Exemples concrets d'ASR

Exemples concrets d'asr

La reconnaissance automatique de la parole est une technologie formidable qui est devenue aujourd’hui très populaire et précieuse. Sa grande importance est due au fait qu'il permet aux utilisateurs d'effectuer plusieurs tâches rapidement à l'aide d'un contrôle mains libres.

Assistants virtuels et appareils intelligents : L'ASR est un composant essentiel des assistants virtuels tels que Siri, Alexa et Google Assistant, permettant un contrôle et une interaction mains libres avec une variété d'appareils domestiques intelligents et de services en ligne. Les produits les plus populaires qui utilisent la technologie de reconnaissance vocale sont :

  • Assistant Google: Développé en 2016, Google Assistant est le meilleur logiciel basé sur le chat aujourd'hui, avec le taux de précision le plus élevé de plus de 95 % en anglais américain. En gros, il est utilisé par des centaines de millions de personnes dans le monde.
  • Pomme Siri : Siri est l'exemple classique de la disponibilité d'ASR dans plus de 30 pays et 21 langues dans le monde. Siri est le premier système basé sur le chat à révolutionner l'utilisation de la technologie de synthèse vocale.
  • Amazon Alexa: Alexa est devenu un nom et un appareil familier aujourd'hui, avec un nombre d'utilisateurs estimé à plus de 100 millions de personnes dans le monde.

Cas d'utilisation de la technologie de reconnaissance vocale

Outre l'utilisation de la technologie ASR dans un logiciel basé sur le chat, il existe d'autres cas d'utilisation de cette technologie exceptionnelle. En voici quelques-uns :

Reconnaissance vocale des véhicules

Automobile et transport

L'ASR est intégré aux systèmes d'infodivertissement embarqués, permettant aux conducteurs de contrôler diverses fonctions, telles que la lecture de musique, la navigation et la climatisation, à l'aide de commandes vocales, améliorant ainsi la sécurité et la commodité.

Services de transcription

Santé et transcription médicale

ASR transforme le secteur de la santé en permettant aux médecins de dicter des notes et des dossiers plus efficacement, en rationalisant le processus de documentation et en réduisant les frais administratifs.

Centres d'appels et support client

Centres d'appels et service client

L'ASR est largement utilisé dans les centres d'appels pour automatiser la transcription des interactions clients, améliorer la productivité des agents et améliorer l'expérience client globale.

Apprendre une langue

Apprendre une langue

La technologie ASR a révolutionné l'apprentissage des langues en fournissant des informations en temps réel sur la prononciation et les compétences linguistiques parlées. Cela permet aux apprenants d'affiner leurs modèles de parole, de recevoir des corrections immédiates et d'améliorer leur aisance de manière plus efficace.

Accessibilité pour les malentendants

Accessibilité pour les malentendants

La technologie ASR joue un rôle crucial en rendant le contenu et les expériences numériques plus accessibles aux personnes handicapées, par exemple en fournissant des sous-titres en temps réel pour l'audition ou en permettant la commande vocale pour les personnes à mobilité réduite.

Biométrie vocale et sécurité

Biométrie vocale et sécurité

Les caractéristiques uniques de la voix d'un individu peuvent être utilisées comme une forme d'authentification biométrique. La technologie ASR joue un rôle crucial dans les systèmes biométriques vocaux, offrant une couche de sécurité supplémentaire pour l'identification personnelle et le contrôle d'accès.

Médias et radiodiffusion

Médias et radiodiffusion

L'ASR est utilisé pour générer des sous-titres et des sous-titres pour le contenu en direct et préenregistré, le rendant plus accessible aux téléspectateurs et permettant de nouvelles formes d'expériences multimédias interactives.

Quel avenir pour la technologie ASR ?

Avec les progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique, la technologie de reconnaissance automatique de la parole devrait devenir plus précise, plus rapide et plus naturelle. De plus, la technologie ASR est susceptible de devenir répandue dans le service client, l'éducation, les soins de santé, etc. Pour les organisations, le développement de solutions commerciales personnalisées basées sur l'ASR doit être la prochaine cible.

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