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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Caractéristiques de la communication parlée homme-machine
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8. Perspectives et conclusion
Après plus de soixante-dix 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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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).
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(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
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