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.
Réverbération (acoustique)La réverbération est la persistance du son dans un lieu après l'interruption de la source sonore. La réverbération est le mélange d'une quantité de réflexions directes et indirectes donnant un son confus qui décroît progressivement. La réverbération du lieu d'écoute participe à l'impression musicale. Les cathédrales sont réputées pour leur longue réverbération, qui influe sur le répertoire qui s'y joue. Les architectes et les exploitants des grandes salles de musique symphonique se sont sans cesse préoccupés de l'acoustique des lieux, et ont cherché à la comprendre et à la maîtriser.
Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
Transformée en cosinus discrèteLa transformée en cosinus discrète ou TCD (de l'anglais : DCT ou Discrete Cosine Transform) est une transformation proche de la transformée de Fourier discrète (DFT). Le noyau de projection est un cosinus et crée donc des coefficients réels, contrairement à la DFT, dont le noyau est une exponentielle complexe et qui crée donc des coefficients complexes. On peut cependant exprimer la DCT en fonction de la DFT, qui est alors appliquée sur le signal symétrisé.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Signal électriquevignette|Signaux électriques sur l'écran d'un oscilloscope : signal rectanglaire (haut), signal harmonique ou sinusoïdal (bas). Un signal électrique est une grandeur électrique dont la variation dans le temps transporte une information, d'une source à une destination. La grandeur électrique que l'on considère pour la transmission et le traitement du signal peut être directement la différence de potentiel ou l'intensité d'un courant électrique ; ou bien une modulation de l'amplitude, de la fréquence ou de la phase d'une variation périodique de ces grandeurs, qu'on appelle porteuse ; dans les communications numériques par modem des règles complexes régissent la modulation afin d'occuper au mieux la largeur de bande allouée.
Speech codingSpeech coding is an application of data compression to digital audio signals containing speech. Speech coding uses speech-specific parameter estimation using audio signal processing techniques to model the speech signal, combined with generic data compression algorithms to represent the resulting modeled parameters in a compact bitstream. Common applications of speech coding are mobile telephony and voice over IP (VoIP).
Bruit de fondEn traitement du signal, on appelle bruit de fond toute composante non désirée affectant la sortie d'un dispositif indépendamment du signal présent à son entrée. Le bruit de fond se décompose en bruit propre, que cause le dispositif lui-même, et en perturbations originaires de l'extérieur qu'il capte malencontreusement. Au fur et à mesure que le signal se rapproche, puis s'enfonce en dessous du niveau du bruit de fond, la quantité d'informations qu'il peut transporter décroît , il devient plus difficile à détecter, et il finit par se dissoudre dans l'incertitude.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Modified discrete cosine transformThe modified discrete cosine transform (MDCT) is a transform based on the type-IV discrete cosine transform (DCT-IV), with the additional property of being lapped: it is designed to be performed on consecutive blocks of a larger dataset, where subsequent blocks are overlapped so that the last half of one block coincides with the first half of the next block. This overlapping, in addition to the energy-compaction qualities of the DCT, makes the MDCT especially attractive for signal compression applications, since it helps to avoid artifacts stemming from the block boundaries.
