Voix et son
Applications
Reconnaissance vocale
Les systèmes de reconnaissance vocale pilotés par l'IA transcrivent la parole en texte pour diverses utilisations, comme les assistants vocaux, les centres d'appel et la recherche audio. Le NLP est également utilisé pour améliorer les performances des systèmes ASR en fournissant le contexte de la langue parlée.
Synthèse vocale
Cette technologie permet aux machines de générer des sons naturels. Parmi les applications utiles, citons les assistants vocaux, la création de livres audio et de podcasts à partir de textes, etc.
Son/classification audio
Le son peut également être utilisé comme capteur. Cela peut se faire dans le cadre du contrôle de la qualité, d'une solution de maintenance prédictive ou directement pour détecter des situations telles que les applaudissements.
Amélioration de l'audio
Les systèmes pilotés par l'IA peuvent améliorer la qualité audio en supprimant les bruits et en améliorant la clarté de la parole. Ces systèmes sont utilisés dans l'édition audio, la production de podcasts, les appareils auditifs, etc.
Défis typiques
Vous avez besoin d'une solution audio et vocale pilotée par l'IA pour votre entreprise ? Nous avons ce qu'il vous faut. Notre expertise nous permet de concevoir des solutions qui relèvent les défis suivants :
Reconnaissance vocale précise
La transcription de la langue parlée en texte écrit peut s'avérer difficile, en particulier dans les environnements bruyants ou lorsque la parole comprend différents accents, dialectes ou langages spécifiques à un domaine. Alors que certains modèles sont entraînés à l'aide de fichiers audio de haute qualité (par exemple, les livres audio), d'autres sont conçus pour traiter des discours du monde réel de qualité et de caractéristiques variables, ce qui rend la transcription plus accessible.
Temps de latence
La transcription de la langue parlée en texte écrit peut s'avérer difficile, en particulier dans les environnements bruyants ou lorsque la parole comprend différents accents, dialectes ou langages spécifiques à un domaine. Alors que certains modèles sont entraînés à l'aide de fichiers audio de haute qualité (par exemple, les livres audio), d'autres sont conçus pour traiter des discours du monde réel de qualité et de caractéristiques variables, ce qui rend la transcription plus accessible.
Déploiement à grande échelle
L'évolutivité est un défi majeur pour les solutions d'IA vocale, car les modèles de reconnaissance et de synthèse vocales sont généralement volumineux et coûteux sur le plan informatique. Cependant, lors de l'élaboration d'une solution, nous essayons toujours de répondre aux demandes de calcul tout en restant dans les limites du budget. L'objectif est que le traitement des données ne ralentisse jamais et que l'évolutivité soit toujours possible.
Disponibilité limitée des données
La collecte de données vocales et audio peut s'avérer difficile. L'annotation prend du temps et coûte cher, ce qui rend difficile l'obtention d'un nombre suffisant de données de haute qualité pour la formation. Cela peut entraîner des problèmes de précision et de robustesse des modèles. Mais ne vous inquiétez pas : nos chercheurs et nos développeurs cherchent toujours le meilleur moyen de surmonter ces obstacles et d'obtenir les meilleurs résultats possibles.
Aperçu général de la solution
Les applications les plus courantes de l'IA audio et vocale impliquent généralement des systèmes de reconnaissance vocale pour transcrire la parole et l'utiliser pour des tâches NLP en aval. Les exemples incluent le résumé de discours, l'extraction de mots-clés, l'analyse des sentiments, etc.
Pour faciliter la compréhension, nous avons mis en évidence certaines étapes clés de la création de solutions de conversion de la parole au texte.
Lorsque les modèles préexistants sont peu performants en raison des difficultés mentionnées ci-dessus, ils doivent être affinés. La première étape consiste à collecter et à transcrire des données réelles pertinentes. Pour ce faire, nous utilisons des outils d'étiquetage à code source ouvert.
Pour s'assurer que l'ensemble des données collectées est prêt pour la formation, il doit être prétraité. Il s'agit notamment d'utiliser diverses techniques de suppression du bruit et d'amélioration du son.
À l'aide de données prétraitées, le modèle d'apprentissage automatique est entraîné à transcrire les enregistrements audio en texte. Les performances du modèle sont ensuite testées et affinées en vue d'améliorations. Le modèle entraîné permet d'accélérer le processus itératif d'étiquetage et d'améliorer les performances.
Après avoir été formé et testé, le modèle est déployé dans un environnement de production où il peut transcrire de nouveaux enregistrements audio. Il est constamment surveillé pour s'assurer qu'il reste précis et à jour en fonction de l'évolution des besoins, que ce soit sur le terrain ou dans le nuage.
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