Reconnaissance automatique de la parole

J. Haton
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Abstract

Des progres importants ont ete faits au cours des dernieres annees en ce qui concerne les taux de reconnaissance de la parole (proches de ceux d’un etre humain), mais le niveau de comprehension demeure tres faible. Les systemes sont fondes sur une modelisation statistique de la langue parlee : modeles acoustiques de Markov caches (Hidden Markov Models, HMM) et modeles n-grammes memorisant les probabilites conditionnelles de sequences d’unites linguistiques. Les progres recents proviennent du couplage de ces modeles statistiques a des modeles neuronaux profonds, comportant un grand nombre de couches cachees, entraines a l’aide d’enorme quantite de donnees. Les applications concernent la dictee vocale, la transcription de medias (radio, television) et surtout la telematique vocale (assistants vocaux).
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在过去的几年里,语音识别率(接近人类的识别率)有了很大的进步,但理解水平仍然很低。该系统基于parlee语言的统计模型:隐藏马尔可夫模型(HMM)和存储语言单元序列条件概率的n-gram模型。最近的进展来自于将这些统计模型与深度神经元模型相结合,这些模型包含大量的隐藏层,并使用大量的数据进行训练。应用领域包括语音听写、媒体转录(广播、电视),特别是语音远程信息处理(语音助手)。
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