Qu'est-ce que la reconnaissance vocale ?

Comment fonctionne la reconnaissance vocale ?

Les systèmes de reconnaissance vocale utilisent des algorithmes informatiques pour traiter et interpréter les mots prononcés et les convertir en texte. Un logiciel transforme le son enregistré par un microphone en langage écrit que les ordinateurs et les humains peuvent comprendre, en suivant ces quatre étapes :

1. Analyser l'audio.
2. Divisez-le en plusieurs parties.
3. Le numériser dans un format lisible par ordinateur.
4. Utiliser un algorithme pour le faire correspondre à la représentation textuelle la plus appropriée.

Les logiciels de reconnaissance vocale doivent s'adapter à la nature hautement variable et contextuelle de la parole humaine. Les algorithmes logiciels qui traitent et organisent le son en texte sont formés à différents modèles de discours, styles d'élocution, langues, dialectes, accents et tournures de phrases. Le logiciel sépare également le son parlé du bruit de fond qui accompagne souvent le signal.

Pour répondre à ces exigences, les systèmes de reconnaissance vocale utilisent deux types de modèles :

• Modèles acoustiques. Ils représentent la relation entre les unités linguistiques de la parole et les signaux audio.
• Modèles linguistiques. Dans ce cas, les sons sont associés à des séquences de mots afin de distinguer les mots qui se ressemblent.

Types de reconnaissance vocale

Les logiciels de reconnaissance vocale peuvent être dépendants ou indépendants du locuteur :

• Dépendants de l'orateur. Ces plates-formes permettent d'obtenir une plus grande précision, mais au détriment de la flexibilité. Au départ, elles doivent être formées par la personne qui utilisera le logiciel. Cela permet au système de reconnaître les schémas vocaux uniques de l'utilisateur et d'améliorer continuellement la précision de ses résultats. Ce type de logiciel de reconnaissance vocale est le mieux adapté à des cas d'utilisation tels que la dictée et la transcription.
• Indépendants de l'orateur. Tout le monde peut utiliser ces systèmes. Ils font correspondre les commandes vocales et les requêtes à une base de données de modèles vocaux génériques. Ces plates-formes sont plus polyvalentes - pensez à la recherche de texte à partir de la voix ou à la réponse vocale interactive - mais elles sont plus susceptibles de produire des résultats inexacts.

Il existe trois types de données de reconnaissance vocale. Chacun d'entre eux correspond à la manière dont les données sont saisies.

• Contrôlée. Il s'agit d'un discours scénarisé, tel qu'un menu de commandes courantes, que le logiciel reconnaît à travers différentes prononciations et accents. Un exemple de commande de ce type est "éteindre les lumières".
• Semi-contrôlées. Il s'agit de données basées sur des scénarios qui fournissent au système des requêtes et des commandes formulées de manière légèrement différente. Par exemple, vous pouvez demander des indications pour vous rendre à un endroit précis en utilisant différentes formulations : "Dites-moi comment me rendre au café" ou "donnez-moi l'itinéraire jusqu'au café" ou "dites-moi comment me rendre au café". Par rapport aux données contrôlées, il faut une analyse de contenu plus puissante avant de répondre.
• Naturelle. Il s'agit d'un discours conversationnel non codé, tel que celui utilisé lors d'un appel téléphonique. Elle nécessite les algorithmes et les ressources de traitement les plus complexes pour être restituée correctement.

Quelles sont les applications qui utilisent la reconnaissance vocale ?

Les systèmes de reconnaissance vocale ont de nombreuses applications :

• Appareils mobiles. Les smartphones utilisent des commandes vocales pour l'acheminement des appels, le traitement de la parole en texte, la numérotation vocale et la recherche vocale. Les utilisateurs peuvent répondre à un texte sans regarder leur appareil. Sur les iPhones d'Apple, par exemple, la reconnaissance vocale alimente le clavier et Siri, l'assistant virtuel. Cette fonctionnalité est également disponible dans des langues secondaires. La reconnaissance vocale est également présente dans les applications de traitement de texte comme Microsoft Word, où les utilisateurs peuvent dicter des mots qui seront transformés en texte.
• L'éducation. Les logiciels de reconnaissance vocale sont utilisés dans l'enseignement des langues. Le logiciel entend la parole de l'utilisateur et propose une aide à la prononciation. Ces systèmes peuvent être utiles aux étudiants souffrant de handicaps, tels que la surdité ou la neurodivergence.
• Service à la clientèle. Les assistants vocaux automatisés, tels que les chatbots du service client ou Amazon Alexa, écoutent les demandes des clients et les orientent vers les ressources communes. Certains systèmes proposent un menu d'options prescrites, tandis que d'autres invitent le client à énoncer le problème qu'il souhaite résoudre. Inversement, les logiciels de reconnaissance vocale peuvent être utilisés pour transcrire les conversations entre les clients et les agents, qui peuvent être analysées individuellement ou globalement pour identifier les sentiments et les tendances.
• Applications dans le domaine de la santé. Les prestataires de soins de santé utilisent des logiciels de reconnaissance vocale pour transcrire des notes dans les dossiers médicaux des patients, ce qui peut considérablement alléger la charge de la documentation clinique. La précision est importante dans le domaine des soins de santé, car une transcription erronée de la parole vers le texte peut entraîner une erreur de médication ou un diagnostic erroné.
• Services financiers. Les clients des banques effectuent des transactions en s'adressant à une application client, telle qu'un centre de contact ou un système de gestion de la relation client, à l'aide d'un smartphone ou dans une succursale. Le système peut avoir besoin d'apprendre et d'authentifier la voix de l'utilisateur grâce à un élément de reconnaissance vocale.
• Assistance aux personnes handicapées. Les logiciels de reconnaissance vocale traduisent les mots prononcés en texte à l'aide de sous-titres ou de légendes fermées pour permettre à une personne malentendante de comprendre ce que disent les autres. La reconnaissance vocale peut également permettre aux personnes ayant un usage limité de leurs mains de travailler avec des ordinateurs, en utilisant des commandes vocales au lieu de taper pour naviguer plus efficacement dans des systèmes et des flux de travail avancés.
• Transcription judiciaire. Les logiciels peuvent être utilisés pour transcrire les procédures judiciaires, en complément ou en remplacement des transcripteurs humains.
• Dictée. Les systèmes de reconnaissance vocale permettent à un locuteur de parler dans un microphone et d'obtenir une transcription mot à mot. Lorsqu'ils sont complétés par une intelligence artificielle générative, la correspondance numérique et la création de contenu peuvent se dérouler rapidement et efficacement en temps réel.
• Reconnaissance des émotions. Cette technologie analyse les caractéristiques vocales pour déterminer l'émotion ressentie par le locuteur. Associée à l'analyse des sentiments, elle peut révéler ce qu'une personne pense d'un produit, d'un service, d'une entreprise ou d'une autre entité.
• Communication mains libres. Les conducteurs utilisent la commande vocale pour gérer les fonctions téléphoniques, la musique et la navigation GPS, entre autres, sans avoir à toucher leur appareil mobile ou le tableau de bord du véhicule.

Quelles sont les caractéristiques des systèmes de reconnaissance vocale ?

Les bons programmes de reconnaissance vocale permettent aux utilisateurs de les adapter à leurs besoins. Les fonctions qui permettent cela comprennent les éléments suivants :

• Pondération linguistique. Cette fonction indique à l'algorithme d'accorder une attention particulière à certains mots, tels que ceux qui sont fréquemment prononcés ou ceux qui sont propres à la conversation ou au sujet. Par exemple, le logiciel peut être entraîné à écouter les références à des produits spécifiques.
• Formation acoustique. Les logiciels de reconnaissance vocale éliminent les bruits ambiants qui polluent les données audio parlées. Les logiciels dotés d'une formation acoustique peuvent distinguer le style, le rythme et le volume d'un orateur parmi le vacarme des nombreuses personnes qui parlent dans un bureau.
• Étiquetage du locuteur. Cette fonction permet à un programme d'étiqueter des participants individuels et d'identifier leurs contributions spécifiques à une conversation.
• Filtrage des grossièretés. Le logiciel filtre les mots et le langage indésirables et offensants.
• Gestion des préjugés. Les systèmes de reconnaissance vocale sont continuellement améliorés pour reconnaître une plus grande variété d'accents et de langues afin de garantir l'équité, d'offrir un meilleur accès à la technologie et d'éliminer les préjugés.
• Protection des données. Dans les cas où les utilisateurs parlent d'informations personnellement identifiables - telles que la date de naissance, le numéro de sécurité sociale, le numéro de compte ou le numéro de téléphone - les données converties sont protégées à l'aide du cryptage des données. Cela permet d'assurer la conformité avec des réglementations telles que le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne et la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie.

Quels sont les différents algorithmes de reconnaissance vocale ?

La puissance des fonctions de reconnaissance vocale provient d'un ensemble d'algorithmes et de technologies. Il s'agit notamment des éléments suivants :

• Modèle de Markov caché. Les HMM (Hidden Markov Model) sont utilisés dans les systèmes autonomes où un état est partiellement observable ou lorsque toutes les informations nécessaires pour prendre une décision ne sont pas immédiatement disponibles pour le capteur, comme un microphone dans le cas de la reconnaissance vocale. La modélisation acoustique en est un exemple : un programme doit faire correspondre des unités linguistiques à des signaux audio en utilisant des probabilités statistiques.
• Traitement du langage naturel. Le NLP (Natural Language Processing) facilite et accélère le processus de reconnaissance vocale.
• N-grammes. Cette approche simple des modèles de langage crée une distribution de probabilité pour une séquence. Par exemple, un algorithme qui étudie les derniers mots prononcés, qui fait une approximation de l'historique de l'échantillon de discours et qui l'utilise pour déterminer la probabilité du prochain mot ou de la prochaine phrase qui sera prononcée.
• L'intelligence artificielle. Les méthodes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, telles que l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, sont courantes dans les logiciels de reconnaissance vocale avancés. Ces systèmes utilisent la grammaire, la structure, la syntaxe et la composition des signaux audio et vocaux pour traiter la parole. Les systèmes d'apprentissage automatique acquièrent des connaissances à chaque utilisation, ce qui les rend bien adaptés aux nuances telles que les accents.

Avantages de la reconnaissance vocale

L'utilisation d'un logiciel de reconnaissance vocale présente plusieurs avantages :

• Communication de machine à homme. La technologie de reconnaissance vocale permet aux appareils électroniques de communiquer avec les humains en langage naturel ou en conversation.
• Facilement accessible. Ce logiciel est fréquemment installé sur les ordinateurs et les appareils mobiles, ce qui le rend accessible.
• Facilité d'utilisation. Un logiciel bien conçu est simple à utiliser et fonctionne souvent en arrière-plan.
• Amélioration continue et automatique. Les systèmes de reconnaissance vocale qui intègrent l'IA deviennent plus efficaces et plus faciles à utiliser au fil du temps. Au fur et à mesure que les systèmes effectuent des tâches de reconnaissance vocale, ils génèrent davantage de données sur la parole humaine et s'améliorent.

Inconvénients de la reconnaissance vocale

Bien que pratique, la technologie de la reconnaissance vocale présente encore certaines limites :

• Performances irrégulières. Les systèmes peuvent être incapables de saisir les mots avec précision en raison des variations de prononciation, de l'absence de prise en charge de certaines langues et de l'incapacité à trier les bruits de fond. Les bruits ambiants peuvent constituer un défi particulier. La formation acoustique peut aider à les filtrer, mais ces programmes ne sont pas parfaits. Parfois, il est impossible d'isoler la voix humaine.
• Rapidité. Certains programmes de reconnaissance vocale prennent du temps à être déployés et maîtrisés. Le traitement de la parole peut sembler relativement lent.
• Problèmes liés au fichier audio source. Le succès de la reconnaissance vocale dépend de l'équipement d'enregistrement utilisé, et pas seulement du logiciel.

Évolution et avenir de la reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est une technologie en pleine évolution. C'est l'une des façons dont les gens peuvent communiquer avec les ordinateurs en tapant peu ou pas du tout. Diverses applications commerciales basées sur la communication tirent parti de la commodité et de la rapidité de la communication orale que permet cette technologie.

Dans les premiers temps de la reconnaissance vocale, les principaux facteurs limitants étaient la vitesse de traitement des ordinateurs et la taille de la mémoire. Des algorithmes tels que le HMM ont été développés et testés dans les années 1980, mais les ordinateurs n'étaient pas assez puissants pour prendre en charge la reconnaissance automatique de la parole (ASR) à forte intensité de calcul. Avec l'avènement des microprocesseurs, de l'informatique en nuage et de l'automatisation accrue des technologies de reconnaissance vocale automatique, ces restrictions ont disparu.

Le développement continu du NLP et des grands modèles de langage, complété par l'IA, l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, a permis d'améliorer considérablement les performances de la reconnaissance vocale automatique. La multiplicité des langues, des accents et des caractéristiques vocales uniques, ainsi que l'accélération des vitesses de conversion, font de la reconnaissance vocale un outil de plus en plus précieux et viable.

Les programmes de reconnaissance vocale ont beaucoup progressé en 60 ans de développement, et ils continuent de s'améliorer. L'adoption généralisée de systèmes d'IA générative avancés tels que ChatGPT d'OpenAI est susceptible d'être étroitement liée à la technologie de reconnaissance vocale.

L'IA modifie la technologie de la reconnaissance vocale de multiples façons. Découvrez les dernières tendances et les cas d'utilisation de la reconnaissance vocale basée sur l'IA.