Présentation
RÉSUMÉ
Des progrès importants ont été faits ces dernières années concernant les taux de reconnaissance de la parole (proches de ceux d’un être humain), mais le niveau de compréhension demeure très faible. Les systèmes sont fondés sur une modélisation statistique de la langue parlée: modèles acoustiques de Markov cachés (Hidden Markov Models, HMM) et modèles n-grammes mémorisant les probabilités conditionnelles de séquences d’unités linguistiques. Les progrès récents proviennent du couplage de ces modèles statistiques à des modèles neuronaux profonds, comportant un grand nombre de couches cachées, entraînés à l’aide d’énorme quantité de données. Les applications concernent la dictée vocale, la transcription de médias (radio, télévision) et surtout la télématique vocale (assistants vocaux).
Auteur(s)
-
Jean-Paul HATON :
INTRODUCTION
1 Caractéristiques de la communication parlée homme-machine
2 Domaines de la reconnaissance automatique de la parole
2.1 Historique
2.2 Applications
3 Analyse du signal de parole
3.1 Méthodes générales
3.2 Méthodes avec modélisation
3.3 Tendances actuelles
4 Reconnaissance de mots
4.1 Principe général
4.2 Normalisation temporelle
4.3 Modélisation stochastique
4.4 Modèles neuromimétiques
5 Décodage acoustico-phonétique
6 Reconnaissance et compréhension de la parole continue
6.1 Position du problème
6.2 Modèles et architectures pour la reconnaissance de phrases
6.3 Approche bayésienne
6.4 Systèmes de dialogue
7 Méthodes robustes pour la reconnaissance
7.1 Position du problème
7.2 Méthodes de prétraitement du signal
7.3 Transformation de systèmes
7.4 Méthodes de paramétrisation robustes
8 Perspectives et conclusion
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VERSIONS
- Version archivée 2 de nov. 2012 par Jean-Paul HATON
- Version courante de oct. 2018 par Jean-Paul HATON
DOI (Digital Object Identifier)
CET ARTICLE SE TROUVE ÉGALEMENT DANS :
Accueil > Ressources documentaires > Archives > [Archives] Technologies logicielles et architecture des systèmes > Reconnaissance de la parole et dialogue oral homme-machine
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