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Un corpus (pluriel : corpus) en IA désigne un ensemble volumineux et structuré de textes ou de données audio utilisé pour l’entraînement et l’évaluation des modèles d’IA. Les corpus sont essentiels pour apprendre aux systèmes d’IA à comprendre, interpréter et générer le langage humain.
Qu'est-ce qu'un hétéroonyme ? Un hétéroonyme est un phénomène linguistique unique où deux mots ou plus partagent la même orthographe mais ont des prononciations et des sens différents. Ces mots sont des homographes qui ne sont pas des homophones. En termes plus simples, les hétéroonymes se ressemblent à l'écrit mais se prononcent différemment à l'oral, et ils véhiculent des significations distinctes selon le contexte.
Les modèles de Markov cachés (HMM) sont des modèles statistiques sophistiqués pour des systèmes dont les états sous-jacents sont inobservables. Largement utilisés en reconnaissance vocale, bio-informatique et finance, les HMM interprètent des processus cachés et sont alimentés par des algorithmes tels que Viterbi et Baum-Welch.
La reconnaissance de formes est un processus informatique visant à identifier des motifs et des régularités dans les données, essentiel dans des domaines comme l’IA, l’informatique, la psychologie et l’analyse de données. Elle automatise l’identification de structures dans la parole, le texte, les images et des ensembles de données abstraits, permettant des systèmes intelligents et des applications telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la ROC et la détection de fraude.
La reconnaissance vocale, également connue sous le nom de reconnaissance automatique de la parole (ASR) ou de la conversion de la parole en texte, permet aux ordinateurs d'interpréter et de convertir le langage parlé en texte écrit, alimentant des applications allant des assistants virtuels aux outils d'accessibilité et transformant l'interaction homme-machine.
La reconnaissance vocale, également connue sous le nom de reconnaissance automatique de la parole (ASR) ou de la parole en texte, est une technologie qui permet aux machines et aux programmes d'interpréter et de transcrire le langage parlé en texte écrit. Cette capacité puissante se distingue de la reconnaissance vocale, qui identifie la voix d’un locuteur individuel. La reconnaissance vocale se concentre uniquement sur la traduction de la parole verbale en texte.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont une classe sophistiquée de réseaux de neurones artificiels conçus pour traiter des données séquentielles en utilisant la mémoire des entrées précédentes. Les RNN excellent dans les tâches où l'ordre des données est crucial, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la prévision de séries temporelles.
Un réseau de neurones, ou réseau de neurones artificiel (ANN), est un modèle computationnel inspiré du cerveau humain, essentiel en IA et en apprentissage automatique pour des tâches telles que la reconnaissance de motifs, la prise de décision et les applications d'apprentissage profond.
La transcription audio est le processus de conversion du langage parlé depuis des enregistrements audio en texte écrit, rendant les discours, interviews, conférences et autres formats audio accessibles et consultables. Les avancées en IA ont amélioré la précision et l'efficacité de la transcription, soutenant les secteurs des médias, de l'académie, du juridique et de la création de contenu.
OpenAI Whisper est un système avancé de reconnaissance automatique de la parole (ASR) qui transcrit la langue parlée en texte, prenant en charge 99 langues, résistant aux accents et au bruit, et open source pour des applications IA polyvalentes.
