PhonétiqueLa phonétique est une branche de la linguistique qui étudie les phones (les sons) en tant que plus petits segments de la parole, du point de vue physique, physiologique, neurophysiologique et neuropsychologique, c’est-à-dire de leur production, transmission, audition et évolution dans le processus de communication humaine par la langue, en utilisant des moyens spécifiques pour leur description, classification et transcription. Certains auteurs incluent dans l’objet de la phonétique les traits suprasegmentaux de la parole (accent, intonation, etc.
Speech codingSpeech coding is an application of data compression to digital audio signals containing speech. Speech coding uses speech-specific parameter estimation using audio signal processing techniques to model the speech signal, combined with generic data compression algorithms to represent the resulting modeled parameters in a compact bitstream. Common applications of speech coding are mobile telephony and voice over IP (VoIP).
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Emotional prosodyEmotional prosody or affective prosody is the various non-verbal aspects of language that allow people to convey or understand emotion. It includes an individual's tone of voice in speech that is conveyed through changes in pitch, loudness, timbre, speech rate, and pauses. It can be isolated from semantic information, and interacts with verbal content (e.g. sarcasm). Emotional prosody in speech is perceived or decoded slightly worse than facial expressions but accuracy varies with emotions.
Anthropologie linguistiqueL'anthropologie linguistique est l'étude interdisciplinaire qui analyse l’influence de la langue sur la vie sociale. C'est une branche de l'anthropologie qui tire son origine de l'étude des langues en voie de disparition et qui s'est développée depuis un siècle pour englober presque tous les aspects de l'emploi et de la structure de la langue. L'anthropologie linguistique examine la façon dont la langue façonne la communication, forme l'identité sociale et l'appartenance à un groupe, met en place des idéologies et croyances culturelles à grande échelle, et développe une représentation culturelle commune des mondes naturel et social.
Universaux linguistiquesEn linguistique, les universaux sont des catégories, des propriétés, des relations, des tendances considérées comme étant communes à toutes les langues, bien que celles-ci soient très différentes à bien des égards. Il y a des universaux phonologiques, grammaticaux, sémantiques, lexicaux, pragmatiques, stylistiques, il en existe donc dans tous les domaines de la langue. Dès l’Antiquité, Aristote a eu l’intuition que toutes les langues se soumettent à des principes communs.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Production de la paroleLa production de la parole est un processus qui transforme les pensées en parole. Cette activité comprend la sélection des mots, l'organisation des formes grammaticales pertinentes et l'articulation des sons par le système moteur via l'appareil vocal. Cette production peut être spontanée (par exemple, quand une personne prononce des mots lors d'une conversation), réactive (par exemple, quand elle identifie une illustration ou qu'elle fait une lecture à voix haute) ou imitative (quand elle répète les mots qu'une autre personne a dits).
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Transcription phonétiqueUne transcription phonétique est une méthode de transcription plus ou moins formalisée des sons d'une ou plusieurs langues. Cette transcription rend normalement une approximation de la prononciation standard de la langue. Les variantes dialectales et individuelles sont difficiles à rendre dans la transcription. Les variantes d'un même phonème (allophone) sont presque toujours impossibles à rendre. Quelques signes sont à disposition pour rendre les informations paraverbales (pauses, racler, tousser, rire...
Distinctive featureIn linguistics, a distinctive feature is the most basic unit of phonological structure that distinguishes one sound from another within a language. For example, the feature [voice] distinguishes the two bilabial plosives: [p] and [b]. There are many different ways of defining and arranging features into feature systems: some deal with only one language while others are developed to apply to all languages. Distinctive features are grouped into categories according to the natural classes of segments they describe: major class features, laryngeal features, manner features, and place features.
