Article

1 - CARACTÉRISTIQUES DE LA COMMUNICATION PARLÉE HOMME-MACHINE

2 - DOMAINES DE LA RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE LA PAROLE

3 - ANALYSE DU SIGNAL DE PAROLE

4 - RECONNAISSANCE DE MOTS

5 - RECONNAISSANCE ET COMPRÉHENSION DE LA PAROLE CONTINUE

6 - MÉTHODES ROBUSTES POUR LA RECONNAISSANCE

7 - PERSPECTIVES ET CONCLUSION

| Réf : H3728 v2

Reconnaissance automatique de la parole

Auteur(s) : Jean-Paul HATON

Date de publication : 10 nov. 2012

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Présentation

Auteur(s)

  • Jean-Paul HATON : Professeur à l'Université de Lorraine, LORIA/INRIA - Membre de l'Institut universitaire de France

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INTRODUCTION

L'utilisation de la parole comme mode de communication entre un homme et une machine a été largement étudiée au cours des dernières décennies. Nous nous intéressons dans ce dossier à la reconnaissance automatique de la parole (RAP), c'est-à-dire à l'ensemble des techniques permettant de communiquer oralement avec une machine. La RAP présente un intérêt pratique indéniable, dans certaines conditions d'utilisation (accès à distance, charge de travail importante, handicapés, etc.). Des produits commerciaux existent depuis plus de trente ans, d'abord essentiellement pour la reconnaissance de mots isolés et enchaînés puis maintenant pour des phrases prononcées continûment. La plupart sont fondés sur des algorithmes de programmation dynamique et des modèles stochastiques (sources de Markov). Néanmoins, des problèmes restent à résoudre pour accroître la robustesse de ces systèmes et pour étendre leurs capacités de dialogue. Les recherches menées actuellement portent ainsi sur la reconnaissance de parole bruitée, le traitement d'énoncés incomplets ou incorrects, la définition de procédures de dialogue, etc.

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v2-h3728


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - RABINER (L.), HUANG (B.H.) -   Fundamentals of speech recognition.  -  Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1993).

  • (2) - JUNQUA (J.-C.), HATON (J.-P.) -   Robustness in automatic speech recognition.  -  Kluwer Academic, Dordrecht (1996).

  • (3) - BOITE (R.), BOURLARD (H.), DUTOIT (T.), HANCQ (J.), LEICH (H.) -   Traitement de la parole.  -  Presses polytechniques et universitaires romandes, Lausanne (2000).

  • (4) - MINKER (W.), BENNACEF (S.) -   Reconnaissance vocale et dialogue homme-machine.  -  Eyrolles, Paris (2000).

  • (5) - MARIANI (J.) (éd.) -   Reconnaissance de la parole : traitement automatique du langage parlé.  -  Hermes – Science – Lavoisier, Paris (2002).

  • (6) - COHEN (M.), GIANGOLA (J.), BALOGH (J.) -   Voice user interface design.  -  Addison-Wesley,...

1 Outils logiciels

HTK (HMM ToolKit) : logiciel libre destiné au développement d'applications complètes de reconnaissance de la parole fondées sur MMC https://htk.eng.cam.ac.uk/

VISPER (Visual speech processing system  ) : logiciel libre permettant de visualiser les étapes de reconnaissance par programmation dynamique et par MMC développé par l'Université Technique de Liberec, Tchéquie https://www.ite.tul.cz/speechlabe/index.php/old-projects/visper.html

SNOORI : logiciel libre d'analyse, de visualisation et d'étiquetage de la parole développé au LORIA par Yves Laprie pour les recherches en phonétique, perception et traitement automatique de la parole

Bases de données de parole étiquetée disponibles pour de nombreuses langues par l'intermédiaire des organismes :

LDC, Linguistic Data Consortium http://www.ldc.upenn.edu/

ELRA, European Language Resources Association http://www.elra.info/

Dragon Naturally Speaking de Nuance https://www.nuance.com/fr-fr/dragon.html

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