Synthèse vocaleLa synthèse vocale est une technique informatique de synthèse sonore qui permet de créer de la parole artificielle à partir de n'importe quel texte. Pour obtenir ce résultat, elle s'appuie à la fois sur des techniques de traitement linguistique, notamment pour transformer le texte orthographique en une version phonétique prononçable sans ambiguïté, et sur des techniques de traitement du signal pour transformer cette version phonétique en son numérisé écoutable sur un haut parleur.
Received Pronunciationvignette|Enregistrement datant de 2004 d'une locutrice de la received pronunciation. Le texte lu est The North Wind and the Sun, souvent utilisé pour étudier les prononciations de l'anglais. La received pronunciation, aussi appelée Oxford English, Queen's English ou BBC English, est la prononciation traditionnellement considérée comme standard pour l'anglais britannique. C'est le dialecte de prestige en Angleterre, mais il n'a pas de prestige particulier dans les autres pays anglophones.
Alphabet grecLalphabet grec est un alphabet bicaméral de vingt-quatre lettres, principalement utilisé pour écrire la langue grecque depuis la fin du ou le début du C'est le premier et le plus ancien alphabet, dans l'acception la plus réduite de ce mot, car il note chaque voyelle et consonne avec un graphème séparé. Le grec moderne utilise encore cet alphabet de nos jours. Par le passé, les lettres ont servi également pour la numération grecque, depuis le , mais les chiffres arabes tendent à les remplacer en Grèce.
Prononciation du japonaisCet article traite de la prononciation du japonais. Rappelons que le japonais possède trois systèmes d'écriture : les kanas, systèmes syllabiques, existant en deux formes : hiragana pour noter la grammaire, ou des mots très bien intégrés à la langue japonaise ; katakana pour les mots empruntés ou lorsqu'on travaille sur un support phonétique (cette page utilisera tout de même plutôt les hiragana) ; les kanjis, directement d'origine chinoise, qui peuvent avoir plusieurs prononciations en langue japonaise : la prononciation « on'yomi » (音読み, « lecture sonore »), reproduisant approximativement la prononciation chinoise du sinogramme emprunté, une ou plusieurs prononciations « kun'yomi (訓読み, « lecture sémantique »), où l'utilisation du sinogramme est sémantique : la prononciation est nativement japonaise.
LexiqueLe lexique d'une langue est l'ensemble de ses mots (somme des vocabulaires utilisés), ou de façon plus précise en linguistique de ses lemmes. Les mots d'un lexique forment un tout, une sorte de système sémantique, qui évolue donc au fil du temps. Les rapports entre les mots, de forme et surtout de sens, ainsi qu'entre les sens d'un même mot, sont très divers. La taille d'un lexique est très variable et dépend notamment de la diversité des domaines de connaissance ou techniques qu'elle permet d'exprimer.
Markov modelIn probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.
Modèle de Markov cachéUn modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.
Intervalle de confiancevignette|Chaque ligne montre 20 échantillons tirés selon la loi normale de moyenne μ. On y montre l'intervalle de confiance de niveau 50% pour la moyenne correspondante aux 20 échantillons, marquée par un losange. Si l'intervalle contient μ, il est bleu ; sinon il est rouge. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités et en statistiques, un intervalle de confiance encadre une valeur réelle que l’on cherche à estimer à l’aide de mesures prises par un procédé aléatoire.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
MotUn mot est une suite de sons ou de caractères graphiques formant une unité sémantique et pouvant être distingués par un séparateur, par exemple un blanc typographique à l'écrit. En linguistique, un mot est le plus petit élément pouvant être prononcé isolément avec un contenu sémantique ou pragmatique. « Mot » dérive du bas-latin muttum, substantif issu du verbe latin muttire. Ce verbe indique généralement la production d'un discours inarticulé et/ou incohérent : au sens propre, muttire, c'est dire « mu », grogner comme un bovin.
Prescriptivisme linguistiqueLe prescriptivisme linguistique, ou grammaire prescriptive, est l'établissement de règles définissant l'usage jugé correct de la langue. Ces règles peuvent porter sur des aspects linguistiques tels que l'orthographe, la prononciation, le vocabulaire, la syntaxe et la sémantique. Souvent liées au purisme linguistique, ces pratiques normatives sous-entendent que certains usages sont incorrects, incohérents, illogiques, peu compréhensibles, voire laids ; ce même dans les cas où les usages ainsi décriés sont plus courants que l'usage prescrit.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Propriété de Markovvignette|Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).
Acoustic modelAn acoustic model is used in automatic speech recognition to represent the relationship between an audio signal and the phonemes or other linguistic units that make up speech. The model is learned from a set of audio recordings and their corresponding transcripts. It is created by taking audio recordings of speech, and their text transcriptions, and using software to create statistical representations of the sounds that make up each word. Modern speech recognition systems use both an acoustic model and a language model to represent the statistical properties of speech.
Langue standardUne langue standard résulte de l'élaboration planifiée pour une langue d'une variété de référence unitaire, à partir d'un de ses dialectes ou d'un diasystème. Cette variété est utilisée pour l'enseignement, l'usage officiel et l'écrit soutenu. Ces éléments visent à donner une cohérence culturelle, politique et sociale à un territoire où la langue standardisée est officielle ou nationale.
General American EnglishGeneral American English, known in linguistics simply as General American (abbreviated GA or GenAm), is the umbrella accent of American English spoken by a majority of Americans, encompassing a continuum rather than a single unified accent. In the United States it is often perceived as lacking any distinctly regional, ethnic, or socioeconomic characteristics, though Americans with high education, or from the North Midland, Western New England, and Western regions of the country are the most likely to be perceived as using General American speech.
Distance de LevenshteinLa 'distance de Levenshtein' est une distance, au sens mathématique du terme, donnant une mesure de la différence entre deux chaînes de caractères. Elle est égale au nombre minimal de caractères qu'il faut supprimer, insérer ou remplacer pour passer d’une chaîne à l’autre. Elle a été proposée par Vladimir Levenshtein en 1965. Elle est également connue sous les noms de distance d'édition ou de déformation dynamique temporelle, notamment en reconnaissance de formes et particulièrement en reconnaissance vocale.
Inférence (logique)L’inférence est un mouvement de la pensée qui permet de passer d'une ou plusieurs assertions, des énoncés ou propositions affirmés comme vrais, appelés prémisses, à une nouvelle assertion qui en est la conclusion. Étymologiquement, le mot inférence signifie « reporter ». En théorie, l'inférence est traditionnellement divisée en déduction et induction, une distinction qui, en Europe, remonte au moins à Aristote ( avant Jésus-Christ). On distingue les inférences immédiates des inférences médiates telles que déductives, inductives et abductives.
Distance d'édition sur les arbresEn informatique théorique, en biochimie et aussi dans des applications, en vision par ordinateur par exemple, la distance d'édition d'arbres (en anglais tree edit distance) est une mesure qui évalue, en termes de nombre de transformations élémentaires, le nombre d'opérations nécessaires et leur coût pour passer d'un arbre à un autre. C'est une notion qui étend, aux arbres, la distance d'édition (ou distance de Levenshtein) entre chaînes de caractères.
