Bibliographie & annexes
Présentation
Auteur(s)
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Jean-Paul HATON : Professeur à l'Université de Lorraine, LORIA/INRIA - Membre de l'Institut universitaire de France
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Lire l’articleINTRODUCTION
L'utilisation de la parole comme mode de communication entre un homme et une machine a été largement étudiée au cours des dernières décennies. Nous nous intéressons dans ce dossier à la reconnaissance automatique de la parole (RAP), c'est-à-dire à l'ensemble des techniques permettant de communiquer oralement avec une machine. La RAP présente un intérêt pratique indéniable, dans certaines conditions d'utilisation (accès à distance, charge de travail importante, handicapés, etc.). Des produits commerciaux existent depuis plus de trente ans, d'abord essentiellement pour la reconnaissance de mots isolés et enchaînés puis maintenant pour des phrases prononcées continûment. La plupart sont fondés sur des algorithmes de programmation dynamique et des modèles stochastiques (sources de Markov). Néanmoins, des problèmes restent à résoudre pour accroître la robustesse de ces systèmes et pour étendre leurs capacités de dialogue. Les recherches menées actuellement portent ainsi sur la reconnaissance de parole bruitée, le traitement d'énoncés incomplets ou incorrects, la définition de procédures de dialogue, etc.
L'expertise technique et scientifique de référence
VERSIONS
- Version archivée 1 de août 1998 par Jean-Paul HATON
- Version courante de oct. 2018 par Jean-Paul HATON
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Caractéristiques de la communication parlée homme-machine7. Perspectives et conclusion
Après plus de soixante années de recherches et de développement industriel, les performances des systèmes de RAP se sont considérablement améliorées, permettant d'aborder des domaines d'application de complexité croissante. Les travaux actuels les plus avancés concernent des systèmes de dialogue via le téléphone, la reconnaissance de la parole spontanée ou la transcription d'émissions de radio ou télévision. Les performances obtenues dépendent beaucoup du type de tâche considérée (taille et difficulté du vocabulaire, locuteurs, conditions d'enregistrement).
Le traitement automatique de la parole a été dès l'origine fortement tributaire de l'évolution technologique. D'abord purement en électronique analogique, les systèmes de RAP ont ensuite été implantés sur ordinateur. Les progrès de la microélectronique permettent la miniaturisation et l'implantation de systèmes complexes de RAP sous forme logicielle ou sur une puce et, de ce fait, leur utilisation dans des secteurs d'activité très variés, en particulier en lien avec le développement de la télématique vocale.
Malgré ces avancées, les systèmes actuels sont encore imparfaits. Les problèmes à résoudre représentent un des défis les plus difficiles posés à l'intelligence artificielle. Un important effort de recherche est nécessaire, notamment sur le plan de la robustesse des méthodes de reconnaissance et de la conception de systèmes de dialogue.
Les travaux à mener nécessitent un effort pluridisciplinaire de collecte de signal vocal, mais aussi de modélisation d'un ensemble de faits et de connaissances sur la langue naturelle et sur les mécanismes de la communication parlée. Nous avons vu qu'une modélisation stochastique permet de résoudre en partie le problème, mais il n'est pas exclu que l'utilisation de connaissances explicites revienne à l'ordre du jour à l'avenir.
Ainsi, la parole pourra devenir un des modes de communication privilégiés des futurs systèmes intelligents d'aide à l'utilisateur, dans des domaines d'activité variés.
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Perspectives et conclusion
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - RABINER (L.), HUANG (B.H.) - Fundamentals of speech recognition. - Prentice-Hall, Englewood Cliffs (1993).
-
(2) - JUNQUA (J.-C.), HATON (J.-P.) - Robustness in automatic speech recognition. - Kluwer Academic, Dordrecht (1996).
-
(3) - BOITE (R.), BOURLARD (H.), DUTOIT (T.), HANCQ (J.), LEICH (H.) - Traitement de la parole. - Presses polytechniques et universitaires romandes, Lausanne (2000).
-
(4) - MINKER (W.), BENNACEF (S.) - Reconnaissance vocale et dialogue homme-machine. - Eyrolles, Paris (2000).
-
(5) - MARIANI (J.) (éd.) - Reconnaissance de la parole : traitement automatique du langage parlé. - Hermes – Science – Lavoisier, Paris (2002).
-
(6) - COHEN (M.), GIANGOLA (J.), BALOGH (J.) - Voice user interface design. - Addison-Wesley,...
ANNEXES
HTK (HMM ToolKit) : logiciel libre destiné au développement d'applications complètes de reconnaissance de la parole fondées sur MMC https://htk.eng.cam.ac.uk/
VISPER (Visual speech processing system ) : logiciel libre permettant de visualiser les étapes de reconnaissance par programmation dynamique et par MMC développé par l'Université Technique de Liberec, Tchéquie https://www.ite.tul.cz/speechlabe/index.php/old-projects/visper.html
SNOORI : logiciel libre d'analyse, de visualisation et d'étiquetage de la parole développé au LORIA par Yves Laprie pour les recherches en phonétique, perception et traitement automatique de la parole
Bases de données de parole étiquetée disponibles pour de nombreuses langues par l'intermédiaire des organismes :
LDC, Linguistic Data Consortium http://www.ldc.upenn.edu/
ELRA, European Language Resources Association http://www.elra.info/
Dragon Naturally Speaking de Nuance https://www.nuance.com/fr-fr/dragon.html
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