Dans ce guide, nous aborderons les sujets suivants : Quels sont les deux types d’ASR ?, Quels sont les différents types d’ASR ?, Quels sont les systèmes ASR les plus populaires ?
Quels sont les deux types d’ASR ?
Il existe principalement deux types de systèmes ASR (reconnaissance automatique de la parole): dépendants du locuteur et indépendant du locuteur. Les systèmes ASR dépendants du haut-parleur obligent les utilisateurs à former le système avec leur voix avant que la reconnaissance précise puisse se produire. Cette session de formation implique que l’utilisateur parle un ensemble de phrases ou de mots prédéfinis que le système utilise pour créer un modèle vocal personnalisé. En revanche, les systèmes ASR indépendants des haut-parleurs ne nécessitent pas de formation préalable avec la voix d’un utilisateur spécifique. Ils sont conçus pour reconnaître la parole de tout utilisateur sans adaptation préalable, ce qui les rend plus polyvalents mais potentiellement moins précis dans les scénarios de reconnaissance individualisés.
Quels sont les différents types d’ASR ?
Les systèmes de reconnaissance vocale automatique (ASR) peuvent être classés en plusieurs types en fonction de leurs fonctionnalités et applications spécifiques. Ces types incluent la reconnaissance isolée des mots, où le système reconnaît les mots individuels prononcés séquentiellement avec des pauses entre les deux; Reconnaissance de la parole continue, qui permet un discours naturel sans pause; Systèmes de vérification des haut-parleurs, qui authentifient l’identité d’un haut-parleur en fonction de leurs caractéristiques vocales; et les systèmes de diarisation des haut-parleurs, qui segmentent et identifient les haut-parleurs dans un flux audio multi-haut-parleurs.
Quels sont les systèmes ASR les plus populaires ?
Plusieurs systèmes ASR populaires sont largement reconnus pour leur précision et leurs performances dans différentes langues et domaines. Les exemples incluent l’API Speech-to-Text de Google, Amazon Transcribe, Microsoft Azure Speech Service, Siri d’Apple et IBM Watson Speech to SMS. Ces systèmes exploitent des algorithmes avancés d’apprentissage automatique et des ensembles de données à grande échelle pour atteindre des niveaux élevés de précision dans la conversion du langage parlé en texte, en s’adressant à diverses applications allant des assistants vocaux aux services de transcription et aux outils d’accessibilité.
Les modèles ASR se réfèrent aux modèles de calcul utilisés dans les systèmes de reconnaissance vocale automatiques pour traduire le langage parlé en texte ou commandes. Ces modèles utilisent généralement des architectures d’apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) ou les modèles de transformateurs. Les modèles ASR sont formés sur de grands ensembles de données d’enregistrements audio étiquetés et des transcriptions correspondantes pour apprendre des modèles dans la parole, la phonétique, la structure du langage et le contexte. Ils utilisent des techniques telles que la modélisation acoustique (cartographie des signaux acoustiques aux unités phonétiques), la modélisation du langage (prédire le mot ou la phrase suivante) et la modélisation de séquence à séquence (cartographie des séquences de fonctionnalités audio aux séquences de jetons de texte) pour réaliser une transcription précise et reconnaissance de la langue parlée.
Un exemple d’ASR est l’API Speech-to-Text de Google, qui permet aux utilisateurs de convertir le langage parlé en texte en temps réel. Les utilisateurs peuvent dicter des commandes, transcrire des réunions ou automatiser les applications contrôlées par voix en utilisant cette technologie. Des systèmes ASR comme celui-ci utilisent des algorithmes sophistiqués qui traitent l’entrée audio, analysent les modèles de parole et génèrent des sorties textuelles précises, facilitant l’interaction transparente entre les utilisateurs et les appareils numériques grâce à la technologie de reconnaissance vocale.
Nous espérons que cet article sur Quels sont les deux types d’ASR ? était facile à comprendre.