Comment fonctionne la reconnaissance vocale, ses algorithmes et ses opérations.
L'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle produisent une reconnaissance vocale de plus en plus efficace. La révolution de la reconnaissance vocale automatisée est déjà en cours.
La reconnaissance vocale, qu'est-ce que c'est ?
Une application analyse la voix humaine pour la convertir en une requête informatique de reconnaissance vocale, également appelée reconnaissance vocale automatisée. Avant que quoi que ce soit ne soit converti en texte lisible par machine, il passe par la voix, dont les fréquences sonores sont captées par un microphone (ou parole-texte). Ensuite, des outils d'intelligence artificielle, dont le deep learning, commencent à analyser ces enregistrements sonores. une deuxième étape qui concerne la compréhension du langage naturel (NLU).
Le traitement de la parole en texte et du langage naturel peut être utilisé en tandem pour fournir la meilleure conversion voix-données possible, que l'ordinateur peut ensuite utiliser pour comprendre la voix et répondre de manière appropriée.
Quelles sont les trois principales méthodes de reconnaissance vocale ?
Trois modèles sont principalement combinés en reconnaissance de la parole (un modèle de langage, un modèle de prononciation, un modèle acoustique-phonétique). Il est possible de déterminer quels mots ont la plus grande probabilité d'apparaître dans un signal sonore en combinant ces deux méthodes. Un grand ensemble de données d'échantillons de parole avec des étiquettes est nécessaire pour leur formation.
Comment la reconnaissance vocale est-elle implémentée ?
Les étapes de la reconnaissance vocale sont :
À l'aide de l'analyse acoustique, la communication vocale peut être décomposée en vecteurs acoustiques assimilables par la machine, et l'apprentissage automatique associe ensuite les fréquences sonores aux mots.
Analyse de la parole qui utilise trois modèles (un modèle de langage, un modèle de prononciation et un modèle acoustique-phonétique) pour identifier les séquences de mots que le locuteur est le plus susceptible de dire.
Quel est le processus de compréhension du langage naturel ?
La NLU, également connue sous le nom de compréhension du langage naturel, est une branche du traitement automatique du langage naturel (également connu sous le nom de traitement automatique du langage naturel, ou NLP), qui utilise des modèles d'apprentissage en profondeur pour aider un ordinateur à comprendre ce qui se dit dans un document.