Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
PhonétiqueLa phonétique est une branche de la linguistique qui étudie les phones (les sons) en tant que plus petits segments de la parole, du point de vue physique, physiologique, neurophysiologique et neuropsychologique, c’est-à-dire de leur production, transmission, audition et évolution dans le processus de communication humaine par la langue, en utilisant des moyens spécifiques pour leur description, classification et transcription. Certains auteurs incluent dans l’objet de la phonétique les traits suprasegmentaux de la parole (accent, intonation, etc.
Transcription phonétiqueUne transcription phonétique est une méthode de transcription plus ou moins formalisée des sons d'une ou plusieurs langues. Cette transcription rend normalement une approximation de la prononciation standard de la langue. Les variantes dialectales et individuelles sont difficiles à rendre dans la transcription. Les variantes d'un même phonème (allophone) sont presque toujours impossibles à rendre. Quelques signes sont à disposition pour rendre les informations paraverbales (pauses, racler, tousser, rire...
Alphabet phonétique internationalL'alphabet phonétique international (API) est un alphabet utilisé pour la transcription phonétique des sons du langage parlé. Contrairement aux nombreuses autres méthodes de transcription qui se limitent à des familles de langues, l'API est conçu pour couvrir l'ensemble des langues du monde. Développé par des phonéticiens français et britanniques sous les auspices de l'Association phonétique internationale, il a été publié pour la première fois en 1888.
Traitement de la paroleLe traitement de la parole est une discipline technologique dont l'objectif est la captation, la transmission, l'identification et la synthèse de la parole. Dans ce domaine, on peut définir la parole comme un texte oral. On s'intéresse à l'intelligibilité, c'est-à-dire à la possibilité, pour la personne qui écoute, de comprendre sans erreur le texte émis ; à l'amélioration de l'intelligibilité quand le signal est dégradé ; à l'identification de la personne qui parle ; à l'établissement automatique d'un texte écrit à partir de la parole ; à la synthèse de la parole à partir d'un texte écrit.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Speaker recognitionSpeaker recognition is the identification of a person from characteristics of voices. It is used to answer the question "Who is speaking?" The term voice recognition can refer to speaker recognition or speech recognition. Speaker verification (also called speaker authentication) contrasts with identification, and speaker recognition differs from speaker diarisation (recognizing when the same speaker is speaking).
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Synthèse vocaleLa synthèse vocale est une technique informatique de synthèse sonore qui permet de créer de la parole artificielle à partir de n'importe quel texte. Pour obtenir ce résultat, elle s'appuie à la fois sur des techniques de traitement linguistique, notamment pour transformer le texte orthographique en une version phonétique prononçable sans ambiguïté, et sur des techniques de traitement du signal pour transformer cette version phonétique en son numérisé écoutable sur un haut parleur.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Speech codingSpeech coding is an application of data compression to digital audio signals containing speech. Speech coding uses speech-specific parameter estimation using audio signal processing techniques to model the speech signal, combined with generic data compression algorithms to represent the resulting modeled parameters in a compact bitstream. Common applications of speech coding are mobile telephony and voice over IP (VoIP).
Étymologie des caractères chinoisL’étymologie des caractères chinois décrit l'origine des signes employés par l'écriture chinoise, c'est-à-dire la manière dont ils ont été composés ou dérivés, en relation avec leur sémantique originelle. Tous les caractères chinois sont des logogrammes, mais on peut en distinguer plusieurs types, suivant leur étymologie. Un petit nombre sont des pictogrammes ( pinyin : xiàngxíng) ; un plus grand nombre sont des idéogrammes au sens strict ( zhǐshì), généralement composés ( huìyì) ; mais une écrasante majorité sont des composés nommés idéophonogrammes ( xíngshēng).
ParoleLa parole est le langage articulé humain (même si des études ethologiques et philosophiques sont en cours pour déterminer si d’autres animaux pourraient être considérés comme dotés de parole, notamment les perroquets) destiné à communiquer la pensée, et est à distinguer des communications orales diverses, comme les cris, les alertes ou les gémissements. « Articuler la parole » consiste à former des signes audibles, les syllabes, formant les mots qui constituent des symboles.
Prosodic unitIn linguistics, a prosodic unit is a segment of speech that occurs with specific prosodic properties. These properties can be those of stress, intonation (a single pitch and rhythm contour), or tonal patterns. Prosodic units occur at a hierarchy of levels, from the syllable, the metrical foot and phonological word to the intonational unit (IU) and to a complete utterance. However, the term is often restricted to intermediate levels which do not have a dedicated terminology.
Caractères chinoisLes caractères chinois, ou sinogrammes, sont les unités logographiques qui composent l'écriture des langues chinoises. Ils sont appelés en chinois hànzì (« caractères han »), s'écrivant, en , et depuis le en République populaire de Chine, en Malaisie et à Singapour, en . Ils ont été dans le passé ou sont également de nos jours utilisés pour écrire d'autres langues, à titre principal ou complémentaire, notamment le coréen (hanja), le japonais (kanji) ou le vietnamien (chữ nho).
