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.
Perception de la paroleLa perception de la parole est le processus par lequel les humains sont capables d'interpréter et de comprendre les sons utilisés dans le langage. L'étude de la perception de la parole est reliée aux champs de la phonétique, de phonologie en linguistique, de psychologie cognitive et de perception en psychologie. Les recherches dans ce domaine essaient de comprendre comment les auditeurs humains reconnaissent les phonèmes (sons de la paroles) ou autres sons tels que la syllabe ou les rimes, et utilisent cette information pour comprendre le langage parlé.
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.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Synthèse vocaleLa synthèse vocale est une technique informatique de synthèse sonore qui permet de créer de la parole artificielle à partir de n'importe quel texte. Pour obtenir ce résultat, elle s'appuie à la fois sur des techniques de traitement linguistique, notamment pour transformer le texte orthographique en une version phonétique prononçable sans ambiguïté, et sur des techniques de traitement du signal pour transformer cette version phonétique en son numérisé écoutable sur un haut parleur.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
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.
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.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
