Reconnaissance vocale : définition, algorithmes et fonctionnement

La reconnaissance vocale se révèle de plus en plus performante, grâce à la technologie du deep learning liée à l'intelligence artificielle. La révolution de la reconnaissance automatique de la parole est en marche !

La reconnaissance vocale, c'est quoi ?

La reconnaissance vocale consiste en l'analyse de la voix humaine, afin de la transformer en texte. Tout passe par la voix, qui est identifiée puis captée en fréquences sonores (voice-to-text). Vient ensuite l'analyse de ces fichiers sonores, par les technologies du deep learning liées à l'intelligence artificielle.

Les données sont traduites en langage humain par le logiciel de reconnaissance vocale. Afin de résoudre les problèmes de syntaxe et de compréhension, il est préférable d'utiliser la technologie de l'intelligence artificielle (IA), et notamment le natural language understanding. L'utilisation consécutive du voice-to-text, du deep learning et du language understanding permet d'obtenir une traduction optimale de la voix en données interprétables par la machine, et à partir desquelles cette dernière pourra ensuite apporter une réponse adéquate. La reconnaissance vocale est devenue omniprésente de nos jours, sur nos ordinateurs ou nos mobiles, avec des assistants personnels intelligents comme Cortana (Microsoft) ou SIRI (Apple).

Quels sont les principaux algorithmes de la reconnaissance vocale ?

Les logiciels de reconnaissance automatique de la parole fonctionnent au moyen d'algorithmes perfectionnés, des réseaux de neurones artificiels, qui dépendent de la technologie de l'IA. Deux catégories se distinguent parmi ces systèmes informatiques : le voice-to-text et le natural language understanding (NLU). Le premier permet d'enregistrer la voix puis de la retranscrire en texte de manière automatisée. Le second concerne plus spécifiquement l'analyse du texte, avec la meilleure compréhension possible.

Ces algorithmes de reconnaissance vocale sont intégrés dans divers outils, tels que les assistants vocaux, les objets connectés, les logiciels de reconnaissance vocale, les commandes vocales professionnelles...

Comment fonctionne le voice-to-text ?

Le voice-to-text consiste dans un premier temps à identifier la voix. Les algorithmes permettent d'harmoniser au mieux le rendu sonore, en supprimant les bruits extérieurs. Ils segmentent également le texte en fractions pour séparer les mots entre eux. Le texte est ensuite analysé par la technologie du deep learning : un réseau de neurones artificiels crée une base de données, qui permet des correspondances entre les mots et les fréquences. Le système d'analyse et de traduction s'améliore au fil du temps, avec la multiplication des informations étudiées. Les données sont alors traduites en langage humain, par le biais du NLU. L'étape finale se fait par un feedback vocal (par le biais d'une voix synthétique) ou textuel.

Comment fonctionne le natural language understanding ?

Le NLU repose sur la technologie de l'IA, avec un apprentissage progressif et automatique. Il s'agit d'améliorer la compréhension et la signification des mots par les machines, pour une traduction efficace et non littérale du texte.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle