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.
Phonemic orthographyA phonemic orthography is an orthography (system for writing a language) in which the graphemes (written symbols) correspond to the phonemes (significant spoken sounds) of the language. Natural languages rarely have perfectly phonemic orthographies; a high degree of grapheme–phoneme correspondence can be expected in orthographies based on alphabetic writing systems, but they differ in how complete this correspondence is.
GraphèmeEn linguistique, un graphème est la plus petite entité d'un système d'écriture. C'est l’unité graphique correspondant en général à l'unité orale qu'est le phonème (contre-exemple en français le graphème complexe qui renvoie à deux phonèmes). Contrairement à l'unité « lettre », le graphème correspond ainsi mieux à la phonologie d'une langue. Cela est particulièrement visible dans le cas des graphèmes dits « complexes ». Les graphèmes peuvent se distinguer en deux sous-types : graphème simple : graphème composé d'une lettre ; graphème complexe : graphème composé de deux ou trois lettres.
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.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
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.
Unité émiqueUne unité émique est un type d’objet abstrait utilisé dans l’analyse linguistique et ses domaines connexes. Ce type d’unité est généralement désigné par des termes suffixés en -ème, comme le phonème, le graphème, et le morphème. Une unité émique est définie par Nöth comme « une forme invariante obtenue à partir de la réduction d'une classe de formes variantes à un nombre limité d'unités abstraites ». Les variantes sont appelés unités étiques (terme qui serait construit par extraction des deux dernières voyelles de phonétique).
IdeasthesiaIdeasthesia (alternative spelling ideaesthesia) is a neuropsychological phenomenon in which activations of concepts (inducers) evoke perception-like sensory experiences (concurrents). The name comes from the Ancient Greek ἰδέα (idéa) and αἴσθησις (aísthēsis), meaning 'sensing concepts' or 'sensing ideas'. The notion was introduced by neuroscientist Danko Nikolić as an alternative explanation for a set of phenomena traditionally covered by synesthesia.
SynesthésieLa synesthésie (du grec syn, « avec » (union), et aesthesis, « sensation ») est un phénomène neurologique non pathologique par lequel deux ou plusieurs sens sont associés (de manière durable). Par exemple la synesthésie dite « graphèmes-couleurs » (qui représenterait 65 % des synesthésies) fait que les lettres de l'alphabet (ou des nombres) sont perçues colorées. Dans la synesthésie dite « synesthésie numérique », les nombres sont tous et systématiquement associés avec des positions dans l'espace.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Système d'écriturevignette|400px|Carte légendée des systèmes d'écriture dans le monde. Un système d’écriture est un ensemble organisé et plus ou moins standardisé de signes d'écriture permettant la communication des idées. En général, il s'agit de la transcription de la parole énoncée dans une langue parlée : on parle alors de glottographie. Il existe cependant des systèmes transmettant des idées sans l'intermédiaire direct de la parole : on parle alors de sémasiographie, que tous les spécialistes ne s'accordent cependant pas à considérer comme de véritables systèmes d'écriture ; on parle donc également de pré-écriture ou de proto-écriture.
Language processing in the brainIn psycholinguistics, language processing refers to the way humans use words to communicate ideas and feelings, and how such communications are processed and understood. Language processing is considered to be a uniquely human ability that is not produced with the same grammatical understanding or systematicity in even human's closest primate relatives. Throughout the 20th century the dominant model for language processing in the brain was the Geschwind-Lichteim-Wernicke model, which is based primarily on the analysis of brain-damaged patients.
OrthographeEn linguistique, le terme orthographe (du latin orthographia, lui-même issu du grec , composé de , « droit, correct », et de , « écrire ») dénomme un système de règles concernant l'écriture d'une langue, faisant partie de son standard, en comparaison duquel on juge comme correctes ou incorrectes les formes que les utilisateurs réalisent en écrivant cette langue.
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.
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.
Transparence orthographiqueLa transparence orthographique désigne, pour une langue donnée, le degré de correspondance entre l'orthographe et la phonologie de la langue, c'est-à-dire la correspondance entre la façon dont on écrit la langue et dont on la prononce. Une langue parfaitement transparente est une langue dans laquelle la correspondance entre graphèmes et phonèmes est consistante : à un phonème (plus petite unité prononçable d'un mot) correspond un et un seul graphème (lettre ou ensemble de lettres associés à un son de la langue, comme « a » ou « ch ») et réciproquement.
Reconnaissance d'entités nomméesLa reconnaissance d'entités nommées est une sous-tâche de l'activité d'extraction d'information dans des corpus documentaires. Elle consiste à rechercher des objets textuels (c'est-à-dire un mot, ou un groupe de mots) catégorisables dans des classes telles que noms de personnes, noms d'organisations ou d'entreprises, noms de lieux, quantités, distances, valeurs, dates, etc. À titre d'exemple, on pourrait donner le texte qui suit, étiqueté par un système de reconnaissance d'entités nommées utilisé lors de la campagne d'évaluation MUC: Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006 Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006.
Glyphevignette|Glyphe de la police Caliban. vignette|Glyphe de la police Caslon Italic. Un glyphe (du grec : ; « ciselure », « gravure ») est une représentation graphique d'un signe typographique, autrement dit d'un caractère (glyphe de caractère) ou d'un accent (glyphe d'accent), ou bien d'une ligature de ces caractères (y compris pour une syllabe ou un mot tout entier, dans les écritures cursives et jointives où on ne peut pas produire facilement et proprement les signes par une simple juxtaposition de plusieurs glyphes conçus séparément).
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
Plongement lexicalLe plongement lexical (« word embedding » en anglais) est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée notamment en traitement automatique des langues. Le terme devrait plutôt être rendu par vectorisation de mots pour correspondre plus proprement à cette méthode. Cette technique permet de représenter chaque mot d'un dictionnaire par un vecteur de nombres réels. Cette nouvelle représentation a ceci de particulier que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont relativement proches.
