Effectivement, de nos jours, la transcription vocale en texte est présente presque partout. Que ce soit à travers les voix artificielles des assistants virtuels sur nos smartphones et appareils domestiques, ou des systèmes automatisés de service client, cette technologie a définitivement changé notre relation avec la technologie. Mais comment fonctionne-t-elle réellement ?
Principes de base de la transcription vocale
Après tout, la reconnaissance automatique de la parole est une forme dérivée du processus basé sur une transcription de la voix en texte et des instructions que l'ordinateur peut traiter puis exécuter selon les données. Ce chemin a commencé il y a plusieurs décennies, partant de systèmes très primitifs capables de reconnaître seulement des mots ou des phrases simples. Un système moderne de reconnaissance de la parole utilise d'énormes ensembles de données et des algorithmes complexes qui finissent par induire une précision décrite aujourd'hui comme remarquable.
Сe processus comprend plusieurs étapes clés :
- Traitement du signal. Le signal vocal, provenant du microphone, est traité de manière assez complexe dans le but d'améliorer la qualité ; tout bruit de fond possible est éliminé. Par exemple, lorsque vous enregistrez le son dans un lieu bruyant comme un café, il élimine les sons des conversations environnantes.
- Extraction des caractéristiques. Le signal, ainsi amélioré, a des éléments importants pour la perception de la parole extraits. Par exemple, un mot comme « Bonjour » lorsqu'il est prononcé à un assistant vocal est confiné dans. Mesure de la fréquence et du temps chaque fois qu'une personne émet un son. Ce sont des éléments clés pour l'analyse ultérieure.
- Modélisation acoustique. Le système utilise des modèles statistiques complexes pour rechercher des motifs entre les caractéristiques acoustiques extraites et les phonèmes, les unités de base du son formant des mots dans une langue donnée. Désormais, en utilisant n logiciel de transcription vocale, il est capable de distinguer le « ba » et « pa » et, par conséquent, de comprendre la parole.
- Modélisation linguistique. Le système utilise une forme de modélisation linguistique, qui implique de deviner les mots les plus probables qui lui sont donnés lorsque des données sonores sont présentées. Si vous dites, « Je veux manger une pizza », alors le système utilise la grammaire et le contexte dans ce cas pour suggérer les mots qui suivraient après avoir dit « Je veux ».
- Décodage. Le dernier processus consiste en des algorithmes, qui prennent les mots qui ont été prononcés et les comparent aux mots prédits afin de donner la meilleure correspondance possible. Il devrait changer sa prédiction pour correspondre au discours réel lorsque quelqu'un dit, « Je veux manger une pizza », et que le système avait prédit, « Je veux manger un gâteau »
Types de systèmes de transcription vocale
Les fonctions et le déploiement des systèmes de transcription ou reconnaissance vocale donnent lieu à une classification :
Les systèmes traditionnels de reconnaissance vocale utilisent normalement des modèles de Markov cachés et des modèles de mélange gaussien. Par exemple, le type le plus utilisé dans les centres d'appels est le type « sur demande ». Les dialogues téléphoniques doivent être transcrits en texte pour pouvoir les analyser par la suite. Ces systèmes sont soutenus par des méthodes de modélisation statistique et des méthodes d'extraction des caractéristiques des mots qui sont utilisées pour permettre le traitement du signal audio et la reconnaissance réelle des mots. Ces derniers sont puissants mais assez sujets à erreurs, notamment dans des conditions bruyantes ou pour les accents. Les systèmes modernes de reconnaissance de la parole basés sur les réseaux neuronaux impliquent un apprentissage directement à partir des données brutes de la parole sous forme audio, avec l'application de réseaux neuronaux récurrents et convolutifs par la méthode d'apprentissage profond.
Les systèmes de reconnaissance vocale basés sur les réseaux neuronaux
peuvent répondre aux bonnes réponses dans les commandes vocales des utilisateurs. Ces modèles améliorent considérablement le niveau de précision, ce qui est donc très bien appliqué dans une large gamme d'applications. Lingvanex, par exemple, utilise des réseaux neuronaux pour la reconnaissance jusqu'au niveau des mots et des phrases. Pour ces simples raisons, les représentants des langues les plus diverses pourront communiquer librement.
Ils peuvent donc être classés en deux catégories : ceux qui dépendent du locuteur et ceux qui en sont indépendants. Dans les systèmes de transcription vocale dépendants du locuteur, des programmes d'entraînement adaptés à la parole et aux caractéristiques spécifiques des utilisateurs sont nécessaires pour un fonctionnement optimal. D'autre part, un système indépendant du locuteur peut identifier la parole de n'importe quel intervenant et peut donc optimiser ses performances sans avoir été formé sur des échantillons prélevés auprès d'un ensemble spécifique de locuteurs.
Le système de reconnaissance vocale intégré est conçu pour fonctionner avec des gadgets aux ressources modestes, tels que les smartphones, jusqu'aux appareils domestiques à commande vocale et autres dispositifs IoT. En réalité, ils utilisent des modèles très réduits et les meilleurs algorithmes possibles pour pouvoir reconnaître la parole presque en temps réel et sans utiliser de ressources.
Les ressources informatiques puissantes et serveurs distants fournissent alors au système la capacité d'accomplir des tâches de transcription de la parole en texte. Le système est évolutif et basé sur le cloud, traitant de grands volumes de données facturées aux utilisateurs sans limite endogène du nombre traité simultanément. La technologie appliquée au logiciel pour des problèmes tels que les transcriptions vocales en texte et les dictées vocales, les assistants virtuels.
Les systèmes de compréhension, quant à eux, tentent de dériver le sens des phrases parlées ou, différemment, l'intention à partir des systèmes de reconnaissance vocale. Ces systèmes analysent le sens, le contexte et l'intention de ce que l'utilisateur prononce et fournissent des réponses plus significatives. Ainsi, ce système a été adapté dans des systèmes tels que ceux des assistants virtuels, des systèmes de chatbot et des systèmes de support client automatique.
Les systèmes identifient alors le mot-clé à partir de mots-clés précis ou de phrases-clés provenant d'un flux continu de parole. Les systèmes sont utilisés dans la détection de mots de réveil pour les assistants virtuels, par exemple « Hey Siri » ou « OK Google », et la plupart des systèmes de commande d'appareils ou d'actions incluent des mots-clés.
Les systèmes d'identification de la langue sont ceux utilisés pour savoir dans quelle langue un échantillon audio donné est prononcé. Ces systèmes analysent les caractéristiques phonétiques et linguistiques pour classer la langue parlée dans ses différentes catégories.
De manière continue, les systèmes de reconnaissance vocale adaptatifs continuent d'apprendre et de s'améliorer avec le temps, en fonction de leur interaction avec l'utilisateur et des retours fournis. Ces systèmes adaptent leurs modèles et algorithmes aux changements dans l'empreinte vocale du locuteur, aux conditions environnementales et aux exigences de l'application.
Les plateformes de transcription vocale multimodaux combinent la parole avec d'autres modalités : texte, images ou gestes pour un meilleur effet communicatif et interactif.
Ces classes ne sont pas disjointes, et de nombreux systèmes modernes de reconnaissance de la parole combinent des éléments fonctionnels de différents types pour maximiser la précision et la performance pour des applications spécifiques.
Indicateurs d'évaluation de la qualité de la reconnaissance vocale
Différents paramètres sont utilisés pour évaluer les systèmes de reconnaissance vocale. Quelques-uns des indicateurs les plus couramment utilisés sont :
- Taux d'erreurs de mots (WER) : Ce paramètre se rapporte à la proportion d’erreurs en sortie comparée aux transcriptions de référence.
- Taux d'erreurs de caractères (CER) : Celui-ci est semblable au précédent mais mesure les erreurs au niveau des caractères plutôt qu’au niveau des mots.
- Précision : C’est le pourcentage de mots ou caractères correctement reconnus dans les données de sortie par rapport aux transcriptions de référence.
- Vitesse : Elle fait allusion à la durée que prend ce système pour reconnaître un discours oral et délivrer une réplique correspondante.
- Délai : Il s’agit du temps écoulé entre le moment où l’énonciateur prononce un mot ou une phrase et celui où il est détecté et traité par le système.
- Évaluations de confiance : Les systèmes de transcription vocale émettent souvent des évaluations confiantes sur les sorties reconnues, indiquant combien chaque mot ou phrase a un niveau de confiance dans le système.
- Alignement au niveau des mots : Cet indicateur évalue dans quelle mesure les mots reconnus correspondent à la transcription de référence, en mesurant la précision des limites entre les mots.
- Indépendance des locuteurs : Évalue comment le système fonctionne avec différents locuteurs, notamment dans les scénarios où il a été formé avec un ensemble spécifique de locuteurs.
- Robustesse au bruit : Cet indicateur évalue la performance du système lorsqu’il se trouve en environnement bruyant, cela mesure sa capacité à reconnaître correctement la parole dans des conditions défavorables.
- Évolutivité : C’est une indication de la manière dont le système fonctionne lorsque la taille de l’ensemble de données ou la complexité de la tâche augmente.
Ces indicateurs aident les chercheurs et les développeurs à comprendre les forces et les faiblesses des systèmes de reconnaissance vocale, guidant ainsi l'amélioration et l'optimisation tout au long du développement d'algorithmes et de conception des systèmes.
La reconnaissance vocale en entreprise
Pour diverses raisons, cette technologie peut apporter des avantages significatifs aux entreprises.
Le personnel peut dicter ses e-mails, documents et blocs-notes électroniques en utilisant la reconnaissance vocale, ce qui leur évite de taper avec leurs mains. Les entreprises qui ont des employés qui ne possèdent pas beaucoup de compétences en dactylographie ou qui n'aiment pas utiliser le clavier pourront facilement communiquer et créer des documents avec cette fonctionnalité activée. Cela garantit que les enregistrements sont spécifiques et à jour, là où il est nécessaire que les domaines tels que la santé et le droit s'assurent qu'il y a des règles actuelles.
À cet égard, les systèmes automatisés basés sur la transcription vocale renforcent les réponses vocales interactives (RVI) qui automatisent le traitement des demandes des clients et fournissent des fonctionnalités autonomes. Avec autant de langues correctement prises en charge par de tels systèmes avancés, les entreprises seront désormais en mesure d'entrer sur leur nouveau marché et de servir ses différentes catégories de consommateurs.
Avec de tels systèmes en place, prenant correctement en considération les nombreuses langues officiellement reconnues, l'entreprise est désormais en mesure d'entrer grâce à l'utilisation de ces systèmes et de servir les différents segments de leur nouveau marché. L'utilisation de la traduction linguistique en temps réel facile lors de réunions ou de négociations multilingues est favorisée ; donc, la coopération mondiale est rendue possible par les technologies de la parole vocale automatique et de la traduction automatique. Cela aidera au développement de nouveaux produits et services innovants, tels que JSON, dans l'extension du marché pour ces entreprises et augmentera davantage l'avantage concurrentiel.
Aujourd'hui, la reconnaissance automatique de la parole est un besoin absolu pour les entreprises, car elle apporte une efficacité opérationnelle accrue, une communication et une satisfaction client améliorées.
Сonclusion
Beaucoup a été fait dans les développements récents de l'utilisation des réseaux neuronaux pour garantir que les systèmes sont fiables et performants. La reconnaissance vocale multimodale combine des signaux audio et visuels pour une promesse encore plus grande de précision et de fiabilité. En étant intégrée à la fonction de compréhension du langage naturel, celle-ci permet aux systèmes de mieux saisir les intentions et le contexte de l'utilisateur, ouvrant ainsi la voie à une interaction plus naturelle et intuitive. Dans quelques années, cela changera grandement plusieurs aspects de la vie, de la santé personnalisée aux assistants virtuels programmés selon les préférences individuelles.
En résumé, la transcription vocale présente l'une de ces merveilles de l'invention humaine : les machines peuvent comprendre et exécuter des commandes vocales avec un degré de perfection croissant. Cela dit, si ces tendances se poursuivent, les assistants personnels contrôlés par la voix ont certainement le plus grand potentiel pour définir l'avenir de l'interaction homme-machine à travers un paradigme de communication intuitif, efficace et naturel.
