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Dans cet article, nous allons voir comment intégrer facilement un moteur de reconnaissance vocale dans votre projet et comment choisir et accéder au bon moteur en fonction de vos données.
En 1952, Bell Laboratories a conçu le première reconnaissance vocale capable de reconnaître une seule voix parlant des chiffres à haute voix. Dix ans plus tard, IBM a présenté « Boîte à chaussures » qui a compris et répondu à 16 mots en anglais. Au début des années 1970, l'ARPA du ministère américain de la Défense a financé un programme quinquennal qui pouvait reconnaître un peu plus de 1 000 mots en 1976. Un tournant décisif s'est produit avec la vulgarisation de Modèles de Markov cachés (HMMs) au milieu des années 1980. HMM utilise des fonctions de probabilité pour déterminer les bons mots à transcrire. La prochaine grande avancée a eu lieu à la fin des années 1980 avec l'ajout de réseaux neuronaux. Cela a également constitué un point d'inflexion pour l'ASR.
La technologie de reconnaissance vocale vous permet de transformer n'importe quel contenu audio en texte écrit. Elle est également appelée reconnaissance vocale automatique ou reconnaissance vocale par ordinateur. La reconnaissance vocale est basée sur la modélisation acoustique et la modélisation du langage. Notez qu'elle est souvent confondue avec la reconnaissance vocale, mais qu'elle se concentre sur la traduction de la parole d'un format verbal à un format textuel, alors que la reconnaissance vocale cherche simplement à identifier la voix d'un utilisateur individuel.
Vous pouvez utiliser la reconnaissance vocale dans de nombreux domaines, et des modèles spécifiques sont parfois conçus pour ces domaines. Voici quelques cas d'utilisation courants :
Lorsque vous avez besoin d'un moteur de reconnaissance vocale, deux options s'offrent à vous :
La seule façon de sélectionner le bon fournisseur est de comparer les moteurs de différents fournisseurs avec vos données et de choisir le meilleur OU de combiner les résultats des moteurs de différents fournisseurs. Vous pouvez également comparer les prix si le prix est l'une de vos priorités, tout comme vous pouvez le faire pour des raisons de rapidité.
Cette méthode est la meilleure en termes de performances et d'optimisation mais elle présente de nombreux inconvénients :
Voici le code en Python (Dépôt GitHub) qui permet de tester Eden AI pour la détection des visages :
Eden AI vous permet également de comparer ces moteurs directement sur l'interface Web sans avoir à coder :
Il existe de nombreux moteurs vocaux disponibles sur le marché : impossible de tous les connaître, de connaître ceux qui offrent de bonnes performances. La meilleure façon d'intégrer la technologie de reconnaissance vocale est l'approche multicloud qui vous garantit d'atteindre les meilleures performances et les meilleurs prix en fonction de vos données et de votre projet. Cette approche semble complexe, mais nous la simplifions pour vous avec Eden AI qui centralise les API des meilleurs fournisseurs.
C'est là qu'Eden AI devient très utile. Il vous suffit de vous inscrire et créer un compte Eden AI, et vous avez accès à de nombreux moteurs de fournisseurs pour de nombreuses technologies, notamment la reconnaissance vocale. La plateforme vous permet de comparer et de visualiser les résultats de différents moteurs, et vous permet également de centraliser les coûts liés à l'utilisation de différents fournisseurs.
Eden AI fournit la même API facile à utiliser avec la même documentation pour chaque technologie. Vous pouvez utiliser l'API Eden AI pour appeler des moteurs Speech-to-Text avec un fournisseur en tant que simple paramètre. Avec seulement quelques lignes, vous pouvez mettre en place votre projet en production :
Vous êtes fournisseur de solutions et souhaitez intégrer Eden AI, contactez-nous à l'adresse suivante : contact@edenai.co
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