Algorithme de ViterbiL'algorithme de Viterbi, d'Andrew Viterbi, permet de corriger, dans une certaine mesure, les erreurs survenues lors d'une transmission à travers un canal bruité. Son utilisation s'appuie sur la connaissance du canal bruité, c'est-à-dire la probabilité qu'une information ait été modifiée en une autre, et permet de simplifier radicalement la complexité de la recherche du message d'origine le plus probable. D'exponentielle, cette complexité devient linéaire.
Traitement de la paroleLe traitement de la parole est une discipline technologique dont l'objectif est la captation, la transmission, l'identification et la synthèse de la parole. Dans ce domaine, on peut définir la parole comme un texte oral. On s'intéresse à l'intelligibilité, c'est-à-dire à la possibilité, pour la personne qui écoute, de comprendre sans erreur le texte émis ; à l'amélioration de l'intelligibilité quand le signal est dégradé ; à l'identification de la personne qui parle ; à l'établissement automatique d'un texte écrit à partir de la parole ; à la synthèse de la parole à partir d'un texte écrit.
Mel-frequency cepstrumIn sound processing, the mel-frequency cepstrum (MFC) is a representation of the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) are coefficients that collectively make up an MFC. They are derived from a type of cepstral representation of the audio clip (a nonlinear "spectrum-of-a-spectrum").
Modèle de Markov cachéUn modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
