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.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
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.
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).
Emotion recognitionEmotion recognition is the process of identifying human emotion. People vary widely in their accuracy at recognizing the emotions of others. Use of technology to help people with emotion recognition is a relatively nascent research area. Generally, the technology works best if it uses multiple modalities in context. To date, the most work has been conducted on automating the recognition of facial expressions from video, spoken expressions from audio, written expressions from text, and physiology as measured by wearables.
Reconnaissance de l'écriture manuscriteLa reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Perception de la paroleLa perception de la parole est le processus par lequel les humains sont capables d'interpréter et de comprendre les sons utilisés dans le langage. L'étude de la perception de la parole est reliée aux champs de la phonétique, de phonologie en linguistique, de psychologie cognitive et de perception en psychologie. Les recherches dans ce domaine essaient de comprendre comment les auditeurs humains reconnaissent les phonèmes (sons de la paroles) ou autres sons tels que la syllabe ou les rimes, et utilisent cette information pour comprendre le langage parlé.
Parametric modelIn statistics, a parametric model or parametric family or finite-dimensional model is a particular class of statistical models. Specifically, a parametric model is a family of probability distributions that has a finite number of parameters. A statistical model is a collection of probability distributions on some sample space. We assume that the collection, P, is indexed by some set Θ. The set Θ is called the parameter set or, more commonly, the parameter space.
Torch (machine learning)Torch is an open-source machine learning library, a scientific computing framework, and a scripting language based on Lua. It provides LuaJIT interfaces to deep learning algorithms implemented in C. It was created at IDIAP at EPFL. Torch development moved in 2017 to PyTorch, a port of the library to Python. The core package of Torch is torch. It provides a flexible N-dimensional array or Tensor, which supports basic routines for indexing, slicing, transposing, type-casting, resizing, sharing storage and cloning.
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.
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.
Speech repetitionSpeech repetition occurs when individuals speak the sounds that they have heard another person pronounce or say. In other words, it is the saying by one individual of the spoken vocalizations made by another individual. Speech repetition requires the person repeating the utterance to have the ability to map the sounds that they hear from the other person's oral pronunciation to similar places and manners of articulation in their own vocal tract.
Reconnaissance optique de caractèresvignette|Vidéo montrant un processus de reconnaissance optique de caractères effectué en direct grâce à un scanner portable. La reconnaissance optique de caractères (ROC, ou OCR pour l'anglais optical character recognition), ou océrisation, désigne les procédés informatiques pour la traduction d'images de textes imprimés ou dactylographiés en fichiers de texte. Un ordinateur réclame pour l'exécution de cette tâche un logiciel d'OCR.
Aire de WernickeL'aire de Wernicke est une partie du cerveau humain localisée dans le lobe temporal gauche, proche du cortex auditif primaire (zone de Heschl). Dans le classement systématique de Brodmann, cette aire correspond aux numéros 22, 41 et 42. Comme souvent, la fonction de cette aire est connue par les lésions qui y sont associées. En l'occurrence, Carl Wernicke, neurologue et psychiatre allemand, associe cette aire à un certain type d'aphasie dite aphasie de Wernicke.
Statistiques non paramétriquesLa statistique non paramétrique est un domaine de la statistique qui ne repose pas sur des familles de loi de probabilité paramétriques. Les méthodes non paramétriques pour la régression comprennent les histogrammes, les méthodes d'estimation par noyau, les splines et les décompositions dans des dictionnaires de filtres (par exemple décomposition en ondelettes). Bien que le nom de non paramétriques soit donné à ces méthodes, elles reposent en vérité sur l'estimation de paramètres.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Lobe pariétalLe lobe pariétal (ou cortex pariétal) est une région du cerveau des vertébrés. Il est situé en arrière du lobe frontal, au-dessus des lobes temporal et occipital. D'un point de vue anatomique, le lobe pariétal est la partie du cortex cérébral délimitée par les sillons suivants : le sillon central (anciennement scissure de Rolando) sépare le lobe frontal du lobe pariétal en avant ; la limite postérieure du lobe pariétal avec le lobe occipital est marquée par le sillon pariéto-occipital (ancienne scissure perpendiculaire interne) qui n'est pas toujours bien visible ; le sillon latéral (ancienne scissure de Sylvius) marque la limite inférieure du lobe pariétal sous laquelle se trouve le lobe temporal.
Data wranglingData wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data.
