Données de formation pour le modèle ASR

Introduction – Qu'est-ce que l'ASR et ses applications

L'intelligence artificielle a changé la façon dont nous enseignons, apprenons, travaillons et fonctionnons en tant que société. La reconnaissance vocale automatisée (ASR), un sous-domaine de l'IA, est une technologie qui utilise l'IA et le ML pour transformer la parole en parole écrite (parole en texte) et l'écrit en parole (texte en parole).

Pour faire simple, l’ASR est une technologie qui utilise l’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) pour convertir la parole humaine en texte et vice versa. Il s'agit d'une technologie courante rencontrée quotidiennement par beaucoup d'entre nous – pensez à Siri, Okay Google ou à tout autre logiciel de dictée vocale. 

Quelques exemples clés de variantes de reconnaissance vocale automatique 

• Dialogue dirigé – Il s'agit de la variante élémentaire des deux, dans laquelle la machine demande que vous répondiez en utilisant un mot spécifique parmi une liste de choix définie et ne peut traiter que des demandes de réponse dirigées, par exemple : « Voulez-vous racheter un article, voir d'autres articles similaires ou parler à un responsable vocal ?
• Conversations en langage naturel – est la variante la plus avancée des deux, qui est une combinaison de compréhension du langage naturel et de reconnaissance automatique de la parole, utilisant la technologie de traitement du langage naturel (NLP), qui peut imiter une conversation de chat ouverte et réelle, par exemple : le système étant capable de visualiser et d'interpréter les réponses d'un large éventail de réponses, avant même de poser la question : « Comment puis-je vous aider aujourd'hui ? »

Quelques cas d'utilisation clés

Assistant en direct

Le sous-titrage et l'assistance en direct peuvent être très utiles lors des réunions en ligne, car ils supprimeront le besoin de processus manuels et nous concentreront sur la tâche principale.

Analyse des sentiments

Le sentiment, généralement positif, négatif ou neutre, pour un segment spécifique ou dans l'ensemble de l'audio peut être analysé

Modélisation acoustique

Le modèle acoustique prend en compte les formes d'onde et les longueurs d'onde audio et prédit quels mots sont présents dans la longueur d'onde pour la fréquence.

Vocabulaire personnalisé

Connu sous le nom de Word Boost, le vocabulaire personnalisé peut améliorer la précision d'une liste particulière d'expressions ou de mots-clés lors de la transcription d'un fichier audio.

Diarisation du haut-parleur

Grâce à l'étiquetage des locuteurs, c'est-à-dire en attribuant aux participants des locuteurs détectés dans un flux audio d'entrée pour identifier qui a parlé quoi et quand.

Comment fonctionne l'ASR

La plupart des technologies vocales ASR commencent par un modèle acoustique pour représenter la relation entre les signaux audio et les éléments de base des mots. Un modèle acoustique transforme les ondes sonores en bits qu'un ordinateur peut utiliser. À partir de là, les modèles de langage et de prononciation utilisent ces données, appliquent la linguistique informatique et considèrent chaque son dans l'ordre et dans son contexte pour former des mots et des phrases.

En termes simples, l'ASR suit un ensemble d'étapes/processus, qui sont :

• Un individu ou un groupe parle, et le logiciel ASR détecte cette parole.
• L'appareil crée ensuite un fichier wave des mots qu'il entend. 
• Le fichier wave est nettoyé pour supprimer le bruit de fond et normaliser le volume. 
• Le logiciel décompose ensuite et analyse le fichier wave filtré en séquences. 
• Le logiciel de reconnaissance vocale automatique analyse ces séquences et utilise des probabilités statistiques qui génèrent ensuite les mots que nous voyons comme transcriptions.
• Le service ASR de certains fournisseurs de technologie inclut l'édition par des transcripteurs humains professionnels. L'ajout de cette couche au processus permet de corriger les erreurs éventuelles pour obtenir une plus grande précision.

Les applications d'ASR Macgence pourraient aider à

La technologie ASR progresse de plus en plus dans des secteurs tels que l'enseignement supérieur, le droit, la finance, le gouvernement, les soins de santé et d'autres industries. Dans tous ces domaines, les conversations sont continues et il est souvent nécessaire de capturer des enregistrements mot à mot.

Assistants vocaux

Les assistants vocaux courants, tels qu'Alexa d'Amazon, Siri d'Apple, Cortana de Microsoft et Google Assistant de Google, sont des technologies qui utilisent l'ASR quotidiennement.

Réunions virtuelles

Les plateformes de réunion telles que Google Meet, WebEx, Zoom, Zuddl, etc. ont toutes besoin de transcriptions précises pour en tirer des informations clés.

Transcription

De nombreux secteurs dépendent largement des services de synthèse vocale et de transcription de synthèse vocale. Ces services sont utiles pour retranscrire les appels vocaux des clients dans les ventes, les réunions clients, les interviews et podcasts, etc.

Médias

Les sociétés de production multimédia utilisent l'ASR pour fournir des sous-titres en direct et des transcriptions multimédias

Légal

Dans une procédure judiciaire, il devient crucial de capturer chaque mot prononcé par un témoin ou une autre partie impliquée. Compte tenu de la pénurie actuelle de sténographes judiciaires, il est encore plus difficile de mener à bien cette étape importante.

Entreprises

Le sous-titrage et la transcription ASR fournissent du matériel de formation plus accessible et utilisent des assistants virtuels comme Zoom, WebEx, etc. à des fins de transcription.

matière de soins de santé

Les médecins utilisent l’ASR pour transcrire les notes des réunions avec les patients ou documenter les étapes des interventions chirurgicales.

Défis et opportunités à venir pour l’ASR

Nous allons devoir surmonter de sérieux défis pour exploiter l’immense opportunité créée par l’ASR :

• L'inclusivité – La technologie doit nous servir tous de manière égale, mais les recherches montrent que même les meilleurs systèmes de reconnaissance vocale sont biaisés. Pour contrer ce phénomène, nous devons employer des personnes plus diversifiées. ensembles de données d'entraînement qui représentent différents accents, langues vernaculaires et locuteurs.
• Confidentialité – Les méthodes d’anonymisation visent à supprimer les informations personnellement identifiables dans la parole tout en laissant intacts d’autres attributs tels que le contenu linguistique.
• La technologie - Les facteurs qui compliquent la situation incluent le chevauchement des discours, la diversité de la prononciation et la nature en constante évolution du langage. La technologie nécessite une formation constante de ces modèles pour s'adapter aux différents intrants qui leur sont fournis.
• Précision - Les différents accents et dialectes parlés par des personnes du monde entier constituent un défi pour atteindre un niveau de transcription d'une précision semblable à celui d'un humain dans le monde en temps réel.

La voie Macgence

TAT

Des données conformes et de haute qualité disponibles à votre disposition, accompagnées d'avantages de personnalisation qui peuvent être rapidement fournies.

QUALITE

Notre ensemble de données est soumis à des contrôles de qualité rigoureux à 2 niveaux avant livraison

CONFORMITÉ

Adhésion aux conformités obligatoires de la HIPAA et du RGPD

PRÉCISION

Fournit une précision d'environ 98 % sur différents types d'annotations et ensembles de données de modèle

NON. DE CAS D'UTILISATION RÉSOLUS

Expérience dans un large éventail de cas d'utilisation