Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
Console de mixagethumb|Console API 48 canaux dans un studio d'enregistrement. Une console de mixage est un appareil de traitement du signal audio se présentant sous la forme d'une console sur la face supérieure de laquelle sont disposés des organes de contrôle, servant à mélanger, dans des proportions déterminées par l'opérateur, plusieurs vers plusieurs . On en trouve dans la plupart des applications audio professionnelles (par ordre chronologique d'apparition) : radiodiffusion, cinéma sonore (souvent en prise de son et toujours en postproduction) sonorisation, enregistrement musical et télévision.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Casque audiothumb|Un casque audio des années 1970. Un casque audio est un dispositif qui se place contre les oreilles et sert à restituer des contenus sonores. Le casque audio est composé de deux écouteurs, un pour chaque oreille. Chaque écouteur renferme un transducteur capable de restituer toutes les fréquences audibles, ou du moins la plus grande partie. L'immense majorité des casques utilise un transducteur électrodynamique (en langage courant, une sorte de haut-parleur miniature) mais il existe des casques utilisant d'autres types de transducteur : électrostatique, electret Ce sont toutefois des produits généralement marginaux et souvent très onéreux.
Rétropropagation du gradientEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la rétropropagation du gradient est une méthode pour entraîner un réseau de neurones. Elle consiste à mettre à jour les poids de chaque neurone de la dernière couche vers la première. Elle vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Dans le cas des réseaux de neurones, les poids synaptiques qui contribuent plus à une erreur seront modifiés de manière plus importante que les poids qui provoquent une erreur marginale.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
SonorisationLa sonorisation (souvent évoquée sous sa forme abrégée sono) consiste en la diffusion d’un son dans un espace important grâce à des moyens électroacoustiques. Les domaines typiques d’utilisation sont la sonorisation de spectacle vivant (concert ou théâtre), le disc jockey (diffusion de musiques déjà enregistrées), ou le Public Address (diffusion de musiques d’ambiance et/ou d’annonces).
