Reconnaissance vocale

Avancées et enjeux dans le traitement en mode expert

RECONNAISSANCE VOCALE

Index

05 Conclusion

04 Évolution de la reconnaissance vocale

03 Limitations et défis

02 Les avantages de la reconnaissance vocale

01 Qu'est ce que la reconnaissanec vocale

Une technologie qui permet à un système informatique de comprendre et d'interpréter la parole humaine.

la reconnaissance vocale

Qu'est ce que

( à l'aide de modèles acoustiques et linguistiques )

signaux audiaux en mot et phrases

Reconnaissance vocale

( à l'aide de microphone )

écoute l'environnement

Assisant

Adaptabilité aux différents accents et langues.

L'accessibilité qu'offre la reconnaissance vocale.

Gain de temps et d'effort considérable.

la reconnaissance vocale

Les avantages de

Confidentialité et sécurité des données

Difficultés avec les accents ou les environnements bruyants

Erreurs de reconnaissances possibles

et défis

Limitations

Impacts potentiels sur les domaines tels que la santé, l'automobile, etc.

Intégration avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Progrès récents et tendances émergentes

reconnaissance vocale

Évolution de la

- Amélioration de ses performances- Ouvert de nouvelle applications :Santé, automobile ...

Intégration croissante

- Erreurs de reconnaissance- Difficulté avec les accents et les environnements bruyants- Confidentialité et à la sécurité des données.

Limites et défis

- Gain de temps et d'efforts- Accessible pour tous

Ses avantages

- Une technologie qui permet à un système informatique de comprendre et d'interagir avec les utilisateurs par le biais de la parole.

Définition

Conclusion

- Une technologie qui permet à un système informatique de comprendre et d'interagir avec les utilisateurs par le biais de la parole.

Références

Li, X., Huang, L., & Deng, L. (2018). Deep Learning for Speech and Language Processing. Springer. Sak, H., Senior, A., & Beaufays, F. (2015). Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network Architectures for Large Vocabulary Speech Recognition. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 4520-4524. Chiu, C. C., & Sainath, T. N. (2018). State-of-the-Art Speech Recognition with Sequence-to-Sequence Models. IEEE Signal Processing Magazine, 35(3), 42-53. Chorowski, J., Bahdanau, D., Serdyuk, D., Cho, K., Bengio, Y., & Schwenk, H. (2015). Attention-Based Models for Speech Recognition. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 577-585.

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