Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Des progrès importants ont été faits au cours des dernières années en ce qui concerne les taux de reconnaissance de la parole (proches de ceux d’un être humain), mais le niveau de compréhension demeure très faible. Les systèmes sont fondés sur une modélisation statistique de la langue parlée : modèles acoustiques de Markov cachés (Hidden Markov Models, HMM) et modèles n-grammes mémorisant les probabilités conditionnelles de séquences d’unités linguistiques. Les progrès récents proviennent du couplage de ces modèles statistiques à des modèles neuronaux profonds, comportant un grand nombre de couches cachées, entraînés à l’aide d’énorme quantité de données. Les applications concernent la dictée vocale, la transcription de médias (radio, télévision) et surtout la télématique vocale (assistants vocaux).
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Important progresses have been made recently in terms of recognition rate (close to those of a human), but the level of understanding of present systems remains very low. Such systems are based on a statistical modeling of speech: Hidden Markov Models (HMM) for acoustics, and n-grams models storing the conditional probabilities of sequences of linguistic units. Recent progress has been obtained by coupling classical HMM with deep neural networks that are made up of a large number of hidden layers and trained by deep learning algorithms using enormous amounts of training data. Applications concern mainly text dictation, transcription of media (radio, television) and mainly vocal telematics.
Auteur(s)
-
Jean-Paul HATON : Professeur à l’Université de Lorraine, LORIA/INRIA – Membre de l’Institut universitaire de France
INTRODUCTION
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 cet article 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 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
KEYWORDS
Hidden Markov Models (HMM) | deep neural networks | deep learning
VERSIONS
- Version archivée 1 de août 1998 par Jean-Paul HATON
- Version archivée 2 de nov. 2012 par Jean-Paul HATON
DOI (Digital Object Identifier)
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Analyse du signal de parole
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2. Domaines de la reconnaissance automatique de la parole
2.1 Historique
La reconnaissance de la parole est une discipline quasi contemporaine de l’informatique. Vers 1950 apparut le premier système de reconnaissance de chiffres, appareil entièrement câblé et très imparfait. Vers 1960, l’introduction des méthodes numériques et l’utilisation des ordinateurs changent la dimension des recherches. Néanmoins, les résultats demeurent modestes car la difficulté du problème avait été largement sous-estimée, en particulier en ce qui concerne la parole continue. Vers 1970, la nécessité de faire appel à des contraintes linguistiques dans le décodage automatique de phrases apparaît clairement, alors que la reconnaissance de la parole avait été jusque-là considérée comme un problème d’ingénierie. La fin de la décennie 1970 voit se terminer la première génération des systèmes commercialisés de reconnaissance de mots. Les générations suivantes, mettant à profit les possibilités sans cesse croissantes de la micro-informatique, posséderont des performances de plus en plus grandes (systèmes multilocuteurs, parole continue).
HAUT DE PAGE2.2 Applications
Toutes les applications de la RAP bénéficient de l’évolution technologique qui se traduit par le fait qu’un système de reconnaissance complet (y compris l’analyse du signal vocal) peut désormais être entièrement implanté sous forme logicielle. Cette évolution a largement contribué au développement d’applications nouvelles à faible coût.
La reconnaissance de mots isolés pour des vocabulaires de quelques dizaines jusqu’à quelques centaines de mots est un problème bien résolu. Les premiers systèmes commerciaux relevant de cette catégorie sont apparus voici près de quarante ans. Plus récemment, des progrès importants ont été réalisés :
-
en reconnaissance de petits vocabulaires de mots isolés, multilocuteurs, dans des conditions difficiles ;
Exemple : reconnaissance de chiffres à travers le réseau téléphonique.
-
en reconnaissance de parole continue, multilocuteurs, avec des vocabulaires de plusieurs dizaines (voire centaines) de milliers...
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Domaines de la reconnaissance automatique de la parole
BIBLIOGRAPHIE
-
(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...
HTK (HMM ToolKit) : logiciel libre destiné au développement d’applications complètes de reconnaissance de la parole fondées sur MMC http://www.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 http://www.nuance.fr/Dragon12
HAUT DE PAGEConstructeurs – Fournisseurs – Distributeurs (liste non exhaustive)
Sociétés...
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