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Comment le système de reconnaissance vocale aide l’apprentissage automatique

Avec tous les défis que posent l'intelligence artificielle et la technologie de reconnaissance vocale de nos jours, tout le monde commence à se poser ces questions.

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Avec tous les défis que posent l’intelligence artificielle et la technologie de reconnaissance vocale de nos jours, tout le monde commence à se poser ces questions.

  • Quels sont les avantages de la reconnaissance vocale ?
  • Comment allons-nous surmonter ces défis?

Dans cet article, je vais essayer de vous donner quelques-unes des réponses que vous devez savoir.

J’espère qu’au moment où vous aurez fini de lire ceci, vous comprendrez mieux ce que signifie cette technologie et comment vous pouvez l’utiliser dans votre entreprise et même dans votre vie personnelle.

Quels sont les avantages des méthodes de reconnaissance vocale ?

En termes simples, il s’agit d’un système automatisé qui prend l’audio d’une source et tente d’identifier et de reconnaître la parole qu’elle contient.

Aujourd’hui, cette technologie semble être la plate-forme la plus puissante pour la reconnaissance vocale.

Si vous ne l’utilisez pas déjà, vous passez à côté de nombreux avantages potentiels.

Peut-être que l’un des premiers domaines que vous entendrez parler des méthodes de reconnaissance vocale est la précision des performances.

Vous pouvez penser que ce sujet n’est pas pertinent pour ceux qui essaient simplement de prendre une dictée ou d’enregistrer une conférence.

C’est une question très valable. Après tout, nous n’avons pas tous une mémoire parfaite et nous ne donnons pas tous des cours avec une ponctuation et une syntaxe parfaites.

Cependant, si vous utilisez un logiciel de reconnaissance vocale pour vous aider à former votre équipe, vous devez vous assurer que cette technologie est suffisamment précise pour vous permettre de fournir un bon service.

Si ce n’est pas le cas, vous perdrez beaucoup d’argent parce que votre client n’obtiendra pas l’expérience qu’il attend.

  • Identifier les modèles de parole

Un autre domaine auquel vous n’auriez peut-être pas pensé concerne les modèles de Markov cachés.

Vous ne savez peut-être rien de ces modèles si vous n’êtes pas intéressé par l’apprentissage en profondeur.

Les modèles de Markov cachés sont utilisés par de nombreux systèmes de reconnaissance vocale pour identifier rapidement les modèles vocaux et créer un artefact audio similaire à ce que l’on appelle parfois « le battement d’un tambour ».

Ceci est très utile à des fins de formation car cela vous permet d’apprendre à votre équipe à reconnaître des modèles de parole particuliers.

Un bon exemple de cela serait une téléconférence entre plusieurs personnes, où vous voulez que votre équipe soit en mesure de déterminer rapidement qui a fait quoi lors de l’appel sans avoir à leur montrer exactement ce qui a été dit.

Un autre domaine dans lequel ces logiciels peuvent vous aider est l’identification des pauses et des intonations dans les signaux vocaux.

C’est un fait bien connu que la parole humaine varie beaucoup d’une personne à l’autre, et parfois il peut être difficile de juger quand quelqu’un parle simplement trop vite ou trop lentement.

Ces logiciels peuvent prendre n’importe quel discours et l’analyser, en identifiant le rythme, la hauteur, l’énonciation et même les inflexions que le locuteur pourrait utiliser.

Cela vous permet d’apprendre beaucoup plus facilement à votre équipe à se parler correctement afin qu’elle puisse utiliser le système pour communiquer plus efficacement.

De plus, un autre domaine souvent négligé est la qualité de la parole.

Ceci est particulièrement important si vous présentez un produit ou un service à quelqu’un qui ne parle pas anglais.

Dans le passé, il existait différentes solutions pour obtenir un pitch d’exécution, mais la plupart d’entre elles étaient soit déroutantes, soit inexactes.

Aujourd’hui, cependant, vous pouvez obtenir un logiciel qui lira n’importe quel type de signal vocal pour un anglophone, de sorte que la qualité de la parole ne devrait pas avoir d’importance lorsque vous essayez d’entraîner votre équipe à parler plus rapidement.

Un autre domaine dans lequel ces programmes peuvent vous aider est l’identification et l’isolement des algorithmes de reconnaissance vocale qui peuvent vous aider à générer des résultats plus précis.

Types d’algorithme de reconnaissance vocale

Il existe deux types d’algorithmes que vous pouvez utiliser – le premier est le fmin et le second est la banque de filtres fmax.

Le fmin est une banque de filtres très simple, qui prend un niveau de fréquence très élevé pour générer de la parole, tandis que le fmax est beaucoup plus complexe et est utilisé pour des situations où il y a un bon degré de variabilité.

L’utilisation conjointe des banques de filtres fmin et fmax peut vous donner des résultats de reconnaissance vocale de très haute qualité, mais il est souvent utile d’avoir un logiciel distinct pour chaque type d’algorithme, simplement parce que les situations nécessitent des types différents.

En général, l’apprentissage automatique et la formation d’un système de reconnaissance vocale nécessitent un ensemble de données d’environ 250 phrases.

Cela suffira à permettre à la machine de commencer à reconnaître ce que vous dites, ainsi que ce que vous essayez de dire.

Cependant, cela ne signifie pas que vous ne devez pas modifier les phrases qu’il rassemble.

Vous devez essayer de vous assurer que la phrase finale générée par le programme correspond au résultat final de ce que vous avez dit au début.

Cela réduira considérablement les erreurs que vous pourriez commettre accidentellement lorsque le logiciel commencera à fonctionner.

Vous pouvez facilement affiner votre machine au cours de votre formation.