Enregistrement binauralvignette|Microphone binaural Le binaural est une des méthodes d'enregistrement cherchant à reproduire la perception sonore naturelle humaine et ce, par restitution au casque. Le principe est d'envoyer à chaque oreille un son le plus similaire possible à celui que reçoivent les oreilles quand elles écoutent une scène sonore naturelle. Cela implique d'enregistrer avec une tête artificielle et la restitution du son par un casque, car la restitution par haut-parleur introduit inévitablement une diaphonie détruisant l'effet binaural, ce qui n'a pas lieu avec un casque.
Rapport signal sur bruitEn électronique, le rapport signal sur bruit (SNR, ) est le rapport des puissances entre la partie du signal qui représente une information et le reste, qui constitue un bruit de fond. Il est un indicateur de la qualité de la transmission d'une information. L'expression d'un rapport signal sur bruit se fonde implicitement sur le principe de superposition, qui pose que le signal total est la somme de ces composantes. Cette condition n'est vraie que si le phénomène concerné est linéaire.
Secteur économiqueUn secteur économique, secteur d'activité ou secteur d'activité économique est un ensemble d'activités économiques ayant des traits similaires. C'est également une subdivision macroéconomique de l’économie, regroupant l’activité des entreprises qui appartiennent à une même catégorie. Traditionnellement la répartition de l’ensemble de l’activité économique est répartie en trois grands secteurs économiques (primaire, secondaire, tertiaire).
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.
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.
Algorithme espérance-maximisationL'algorithme espérance-maximisation (en anglais expectation-maximization algorithm, souvent abrégé EM) est un algorithme itératif qui permet de trouver les paramètres du maximum de vraisemblance d'un modèle probabiliste lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables. Il a été proposé par Dempster et al. en 1977. De nombreuses variantes ont par la suite été proposées, formant une classe entière d'algorithmes.
