C’est un fait bien connu que la science de la reconnaissance vocale a fait des progrès fantastiques depuis qu’IBM a présenté sa première machine de reconnaissance vocale en 1962. À mesure que l’innovation progressait, la reconnaissance vocale s’est progressivement intégrée dans notre vie quotidienne avec des applications vocales telles que Siri d’Apple, Alexa d’Amazon, Cortana de Microsoft ou les nombreux points forts de Google à réponse vocale.

Depuis nos téléphones, ordinateurs, montres et réfrigérateurs, chaque nouveau gadget interactif vocal que nous apportons dans nos vies développe notre dépendance à l’égard de l’IA et du ML.

Qu’est-ce que la reconnaissance vocale ?

La reconnaissance vocale dans l’IA est le cycle qui permet à un PC de percevoir et de réagir aux mots exprimés verbalement, puis de les modifier dans un format que la machine comprend. La machine peut alors la transformer en un autre type d’information en fonction du but ultime.

Par exemple, Google Dictate et d’autres programmes de transcription utilisent la reconnaissance vocale pour transformer les mots exprimés verbalement en texte. Les assistants numériques comme Siri et Alexa réagissent au format texte ou vocal.

Un type de reconnaissance vocale de haut niveau dans l’IA implique également la reconnaissance vocale, la perception d’un individu ou d’une source en fonction de la voix/du son.

Pour quelle raison avons-nous besoin de capacités de reconnaissance vocale ?

Comme le montre une étude menée par Research and Markets, le marché mondial des applications de reconnaissance vocale représenterait 18 milliards de dollars d’ici 2023, avec un TCAC de 23,89 %.

La reconnaissance vocale est généralement utilisée dans les assistants numériques, les maisons intelligentes, les haut-parleurs intelligents et l’automatisation pour un assortiment de produits, services et solutions.

À partir de vos lumières vives qui s’allument ou s’éteignent lors de votre commande/commande, Google Home Assistant peut vous proposer des anecdotes spatiales et effectuer des transactions monétaires lorsque cela est mentionné. Alexa peut soumettre votre commande d’épicerie et vous appeler un taxi en votre nom pour les voitures, les réfrigérateurs et les machines à laver qui suivent vos commandes vocales ; la reconnaissance vocale dans l’IA est la partie du cadre qui rend tout cela concevable.

Reconnaissance vocale et IA

Dans les structures de reconnaissance vocale conventionnelles, de nombreuses subtilités pratiques doivent être gérées sur la base des cadres de reconnaissance vocale traditionnels. Par-dessus tout, la langue naturelle a un accent, un contexte, une sémantique et des mots distincts issus de dialectes étrangers.

De plus, les algorithmes traditionnels utilisés pour effectuer la reconnaissance vocale ont des capacités restreintes et peuvent notamment reconnaître un nombre prédéterminé de mots. Ces algorithmes ne sont pas adaptés à l’ajustement à mesure que les dialectes changent après un certain temps. Enfin, la précision des algorithmes traditionnels fait défaut, ce qui rend le cadre de reconnaissance vocale incohérent.

Avec l’apparition des modèles d’IA et de ML, la capacité des algorithmes s’est considérablement améliorée. Les modèles ML gèrent un ensemble de données beaucoup plus volumineux avec plus de précision par rapport aux modèles conventionnels. De plus, les modèles ML peuvent améliorer leur précision et s’adapter tout seuls aux changements d’une langue, en fonction de leurs capacités d’auto-apprentissage. La synthèse vocale utilisant l’IA est devenue un service relativement courant avec l’utilisation croissante de ces modèles.

Cas d’utilisation de la reconnaissance vocale dans l’IA

Services de traitement du langage naturel (NLP)

Les capacités de reconnaissance vocale constituent un élément important des modèles PNL. Au moment où elles s’appuient sur des modèles d’IA, les usages de la reconnaissance vocale s’avèrent plus précis et permettent de distinguer et de comprendre plus facilement les éléments du langage naturel. De plus, les modèles d’IA de reconnaissance vocale peuvent être utilisés pour les services de reconnaissance vocale, rendant ainsi un service NLP équilibré et efficace.

Fournisseurs d’assistance numérique vocale

Aujourd’hui, un nombre croissant de consommateurs dépendent de l’assistance numérique vocale, et ce nombre ne fera qu’augmenter bientôt. Dans des domaines tels que le service client et l’administration, l’automatisation de la réception, les assistants numériques vocaux peuvent réduire considérablement les dépenses.

Conclusion

Grâce à la prise en charge de l’IA, la précision des programmes de reconnaissance vocale s’est considérablement accrue. Par conséquent, il existe actuellement une gamme plus étendue d’applications accessibles pour cette technologie, par exemple l’automatisation à commande vocale dans les infrastructures, les assistants numériques vocaux et la PNL. De plus, dans la sphère avancée du marketing numérique, la reconnaissance vocale peut changer la façon dont vous construisez la valeur de votre marque en donnant une dimension différente à l’art de la narration.