Même si on connaît encore peu l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la reconnaissance vocale, qui ne connaît pas les Droïdes des films Star Wars ? Sympathiques et presque humains, les hommes d’étain sont rentrés dans nos cœurs. C-3PO avec son armure dorée, fidèle compagnon de R2-D2, pouvait déjà parler, comprendre et agir en toute indépendance à ce moment-là.
Néanmoins, le monde de la technologie de reconnaissance vocale est en pleine révolution. L’homme est encore essentiel. Un ordinateur ne peut pas comprendre le sens de la parole en soi. Mais la technologie est en train de rattraper son retard. Ce qui fonctionne déjà à merveille aujourd’hui grâce à l’intelligence artificielle, c’est la conversion automatique de la parole en texte écrit.
La technologie de reconnaissance vocale a évolué rapidement ces dernières années. Ce qui n’est pas un problème pour l’oreille humaine est beaucoup plus difficile pour les machines. D’une part, vous devez séparer les informations audio pertinentes des informations non pertinentes (tel que les bruits de fond et les bruits tout court), et d’autre part, vous devez interpréter correctement ces informations. L’application « d’intelligence artificielle » sous la forme de réseaux dits de neurones permet de reconnaître rapidement et d’interpréter correctement d’énormes quantités de données pour avoir de bons résultats en reconnaissance vocale.
Les réseaux de neurones sont une sorte d’apprentissage profond, c’est-à-dire un algorithme d’apprentissage automatique. Les réseaux de neurones permettent aux ordinateurs d’apprendre sans suivre des instructions de programmation explicites. Cela se fait par un processus mathématique imitant la façon dont notre cerveau apprend. Les réseaux de neurones sont constitués de "neurones" spécialisés et calculables mathématiquement qui peuvent établir des associations entre les données d’entrée et les données de sortie. Ce processus est appelé reconnaissance de formes – en d’autres termes, les ordinateurs peuvent utiliser des réseaux de neurones pour reconnaître des modèles dans des flux de données d’entrée (p.ex. la parole), puis générer une sortie (p.ex. le texte).
Ces réseaux sont "entraînés" avec de grandes quantités de données, ce qui signifie que plus ils analysent de données, plus ils seront efficaces.
Le traitement de l’information linguistique et sa transformation en texte nécessitent des ressources informatiques importantes. La condition préalable pour une bonne détection est une bonne infrastructure informatique. Une alternative pour ne pas utiliser inutilement les ressources informatiques des utilisateurs respectifs est la reconnaissance vocale à partir du cloud. Auparavant, cela n’était pas possible pour des solutions de reconnaissance vocale professionnelles. Mais maintenant des produits arrivent sur le marché afin de combler cet écart. Le logiciel est très facile à prendre en main pour tous les utilisateurs et apporte les meilleurs résultats. Cependant, les noms propres inhabituels ou les mots inconnus doivent être corrigés par la suite. Mais grâce à l’intelligence artificielle, la reconnaissance vocale apprend et s’améliore au fur et à mesure.
Créer des documents rapidement n’a jamais été aussi facile. En combinant les enregistrements numériques et la reconnaissance vocale, l’utilisation de sa propre main-d’œuvre peut être rendue beaucoup plus efficace et la productivité peut être augmentée dans la création de texte. L’élément avec le plus grand potentiel d’optimisation et de gain de temps est l’écriture elle-même. La reconnaissance vocale GoSpeech commence ici. Les bons résultats de notre logiciel garantissent un haut niveau d’acceptation par les utilisateurs. Opter pour une solution de reconnaissance vocale GoSpeech vous assure un gain de temps d’au moins 50% et sans gestion papier. L’expérience a montré que l’investissement est rentabilisé en très peu de temps.
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