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.
Speaker recognitionSpeaker recognition is the identification of a person from characteristics of voices. It is used to answer the question "Who is speaking?" The term voice recognition can refer to speaker recognition or speech recognition. Speaker verification (also called speaker authentication) contrasts with identification, and speaker recognition differs from speaker diarisation (recognizing when the same speaker is speaking).
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.
Audio deepfakeAn audio deepfake (also known as voice cloning) is a type of artificial intelligence used to create convincing speech sentences that sound like specific people saying things they did not say. This technology was initially developed for various applications to improve human life. For example, it can be used to produce audiobooks, and also to help people who have lost their voices (due to throat disease or other medical problems) to get them back. Commercially, it has opened the door to several opportunities.
Traitement de la paroleLe traitement de la parole est une discipline technologique dont l'objectif est la captation, la transmission, l'identification et la synthèse de la parole. Dans ce domaine, on peut définir la parole comme un texte oral. On s'intéresse à l'intelligibilité, c'est-à-dire à la possibilité, pour la personne qui écoute, de comprendre sans erreur le texte émis ; à l'amélioration de l'intelligibilité quand le signal est dégradé ; à l'identification de la personne qui parle ; à l'établissement automatique d'un texte écrit à partir de la parole ; à la synthèse de la parole à partir d'un texte écrit.
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.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
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.
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.
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.
Mot de passethumb|Formulaire de connexion de Wikipédia en anglais, nécessitant un mot de passe. Un mot de passe est un mot ou une série de caractères utilisés comme moyen d'authentification pour prouver son identité lorsque l'on désire accéder à un lieu protégé, à un compte informatique, un ordinateur, un logiciel ou à un service dont l'accès est limité et protégé. Le mot de passe doit être tenu secret pour éviter qu'un tiers non autorisé puisse accéder à la ressource ou au service.
Informatique affectiveL’informatique affective ou informatique émotionnelle (en anglais, affective computing) est l'étude et le développement de systèmes et d'appareils ayant les capacités de reconnaître, d’exprimer, de synthétiser et modéliser les émotions humaines. C'est un domaine de recherche interdisciplinaire couvrant les domaines de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives qui consiste à étudier l’interaction entre technologie et sentiments.
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.
False discovery rateIn statistics, the false discovery rate (FDR) is a method of conceptualizing the rate of type I errors in null hypothesis testing when conducting multiple comparisons. FDR-controlling procedures are designed to control the FDR, which is the expected proportion of "discoveries" (rejected null hypotheses) that are false (incorrect rejections of the null). Equivalently, the FDR is the expected ratio of the number of false positive classifications (false discoveries) to the total number of positive classifications (rejections of the null).
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.
Méthodes de saisie et d'encodage du chinoisLa langue chinoise utilise des sinogrammes pour son écriture. Un mot compte rarement plus de un ou deux caractères, mais il existe beaucoup plus de caractères (ou glyphes ou sinogrammes) que de touches sur un clavier d'ordinateur tel que celui généralement utilisé dans le monde. Les premiers ordinateurs chinois utilisaient pourtant des claviers de plusieurs milliers de touches. De nombreuses méthodes d'entrée (ou IME, Input Method Editor, en anglais) ont été conçues pour permettre au mieux l'encodage des caractères chinois par des claviers standards.
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Dynamique de frappe au clavierLa dynamique de frappe ou biométrie de frappe désigne les informations détaillées qui décrivent exactement quand chaque touche a été pressé et quand elle a été relâchée lorsqu'une personne tape sur un clavier d'ordinateur. La biométrie comportementale de Keystroke Dynamics utilise la manière et le rythme dans lesquels un individu tape des caractères sur un clavier ou un pavé numérique. Les rythmes de frappe d'un utilisateur sont mesurés pour développer un modèle biométrique unique du modèle de frappe de l'utilisateur pour une authentification future.
Gestionnaire de mots de passevignette|Exemple de générateur de mot de passe en ligne Un gestionnaire de mots de passe est un type de logiciel ou de service en ligne qui permet à un utilisateur de gérer ses mots de passe, soit en centralisant l'ensemble de ses identifiants et mots de passe dans une base de données (portefeuille), soit en les calculant à la demande. Le gestionnaire de mots de passe est protégé par un mot de passe unique — appelé mot de passe maître —, le seul que l'utilisateur se doit de retenir.
Mot de passe à usage uniqueUn mot de passe à usage unique (siglé OTP, de l'anglais one-time password) est un mot de passe qui n'est valable que pour une session ou une transaction. Les OTP permettent de combler certaines lacunes associées aux traditionnels mots de passe statiques, comme la vulnérabilité aux attaques par rejeu. Cela signifie que, si un intrus potentiel parvient à enregistrer un OTP qui était déjà utilisé pour se connecter à un service ou pour effectuer une opération, il ne sera pas en mesure de l'utiliser car il ne sera plus valide.
