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Technologie de reconnaissance vocale, également connue sous le nom de Reconnaissance vocale automatique (ASR) ou reconnaissance vocale par ordinateur, permet aux utilisateurs de transcrire du contenu audio en texte écrit. La conversion de la parole d'un format verbal à un format écrit est réalisée grâce à des processus de modélisation acoustique et linguistique. Il est important de ne pas confondre la technologie de reconnaissance vocale avec la reconnaissance vocale ; alors que la première traduit l'audio en texte, la seconde est utilisée pour identifier la voix d'un utilisateur individuel.
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Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, des services de transcription aux assistants vocaux, en passant par les fonctionnalités d'accessibilité et bien plus encore.
Pour les utilisateurs à la recherche d'un moteur rentable, il est recommandé d'opter pour un modèle open source. Voici la liste des meilleurs modèles open source de reconnaissance vocale automatique :
DeepSpeech est un moteur de synthèse vocale intégré open source qui fonctionne en temps réel sur une variété d'appareils, allant des GPU puissants au Raspberry Pi 4. La bibliothèque DeepSpeech utilise une architecture de modèle de bout en bout mise au point par Baidu.
Kaldi est un progiciel de reconnaissance vocale très apprécié des chercheurs depuis de nombreuses années. Semblable à DeepSpeech, il présente une bonne précision initiale et est capable de faciliter la formation des modèles.
Kaldi possède une longue expérience en matière de tests et est actuellement employée par de nombreuses entreprises dans leurs environnements de production, ce qui renforce la confiance des développeurs dans son efficacité.
Wav2Letter est une boîte à outils de reconnaissance vocale automatique (ASR) développée par Facebook AI Research. Il est écrit en C++ et utilise la bibliothèque de tenseurs ArrayFire. Wav2Letter est une bibliothèque open source modérément précise qui est conviviale pour les projets mineurs.
SpeechBrain est une boîte à outils de transcription basée sur PyTorch. La plateforme fournit des implémentations open source de projets de recherche populaires et s'intègre étroitement à HuggingFace, permettant un accès facile. En général, la plateforme est clairement définie et régulièrement mise à jour, ce qui en fait un outil simple de formation et de mise au point.
Coqui est une boîte à outils remarquable pour l'apprentissage en profondeur de la transcription parole-texte. Il a été développé pour être utilisé dans plus de vingt projets linguistiques avec un éventail de fonctionnalités d'inférence et de production.
En outre, la plate-forme fournit des modèles entraînés sur mesure et possède des liaisons pour de nombreux langages de programmation, ce qui facilite le déploiement.
Whisper, publié par OpenAI en septembre 2022, peut être considéré comme l'une des principales options open source. Cet outil peut être utilisé en Python ou depuis la ligne de commande et permet une traduction multilingue.
De plus, Whisper propose cinq modèles différents, chacun avec sa propre taille et ses propres fonctionnalités, parmi lesquels les utilisateurs peuvent choisir en fonction de leur cas d'utilisation spécifique.
Probablement l'un des plus anciens progiciels de reconnaissance vocale jamais conçus, son développement ayant débuté en 1991 à l'université de Kyoto. Julius propose de nombreuses fonctionnalités, telles que le traitement parole-texte en temps réel, une faible consommation de mémoire (moins de 64 Mo pour 20 000 mots) et la possibilité de générer des sorties N-best/word-graph. Il peut également fonctionner comme une unité de serveur et possède des fonctionnalités avancées supplémentaires.
Développé par NVIDIA pour l'entraînement de modèles séquence par séquence, ce moteur propose des applications polyvalentes au-delà de la reconnaissance vocale. Il s'agit d'une option fiable pour ce cas d'utilisation. Les utilisateurs ont la possibilité de créer leurs propres modèles de formation ou d'utiliser des modèles préexistants. Il facilite le traitement en parallèle grâce à l'utilisation de plusieurs GPU ou processeurs.
Un moteur de reconnaissance vocale de bout en bout implémentant l'ASR est écrit en Python et distribué sous licence Apache 2.0. Il prend en charge la pré-formation non supervisée et la formation multi-GPU, sur la même machine ou sur plusieurs machines. Le moteur est construit sur TensorFlow et dispose d'un grand modèle disponible en anglais et en chinois.
Bien que les modèles open source offrent de nombreux avantages, ils présentent également des inconvénients et des défis potentiels. Voici quelques inconvénients liés à l'utilisation de modèles open source :
Compte tenu des coûts et des défis potentiels liés aux modèles open source, une solution rentable consiste à utiliser des API. Eden AI facilite l'intégration et la mise en œuvre des technologies d'IA grâce à son API, en se connectant à plusieurs moteurs d'IA.
Eden AI présente une large gamme d'API d'IA sur sa plateforme, personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques et à vos limites financières. Ces technologies incluent l'analyse des données, l'identification de la langue, l'analyse des sentiments, la reconnaissance de logos, la réponse aux questions, l'anonymisation des données, la reconnaissance vocale et de nombreuses autres fonctionnalités.
Pour commencer, nous offrons des crédits gratuits de 10$ pour vous permettre d'explorer nos API.
Notre API standardisée vous permet d'intégrer facilement des API Speech to Text à votre système en utilisant différents fournisseurs sur Eden AI. Voici la liste (par ordre alphabétique) :
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Amazon Transcribe simplifie le processus permettant aux développeurs d'intégrer des fonctionnalités de synthèse vocale dans leurs applications. Il utilise la reconnaissance automatique de la parole (ASR), une méthode d'apprentissage en profondeur, pour transformer rapidement et précisément la parole en texte.
Cette technologie permet de transcrire efficacement les appels du service client, d'automatiser le sous-titrage et de générer des métadonnées de fichiers multimédia, créant ainsi une archive consultable.
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Assembly AI permet une transcription précise des fichiers audio et vidéo grâce à son API simple. La technologie Speech-to-Text est renforcée par des modèles d'IA avancés, avec des fonctionnalités telles que la transcription asynchrone par lots, la transcription en temps réel, la diarisation des haut-parleurs et la possibilité d'accepter tous les formats audio et vidéo.
Assembly AI offre notamment une précision de premier ordre, une fonction de ponctuation et de mise en majuscule automatiques, un chronométrage des mots, des scores de confiance et une détection des paragraphes.
Deepgram offre aux développeurs les outils nécessaires à la mise en œuvre sans effort de la reconnaissance vocale basée sur l'IA dans les applications. Nous sommes en mesure de gérer presque tous les formats de fichiers audio et de fournir un traitement ultrarapide pour des expériences vocales haut de gamme.
La reconnaissance vocale automatique de Deepgram facilite la création optimale d'applications vocales grâce à une transcription de qualité supérieure, plus rapide et plus rentable à grande échelle.
L'API Audio Intelligence de Gladia facilite la capture, l'enrichissement et l'utilisation d'informations cachées dans les données audio. Il s'agit d'une solution de transcription audio très précise pour des cas d'utilisation professionnels réels. L'API inclut également la séparation des locuteurs et la détection de l'alternance linguistique.
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Speech-to-Text permet d'intégrer facilement les technologies de reconnaissance vocale de Google dans les applications destinées aux développeurs. Soumettez un fichier audio et recevez une transcription textuelle du service API de Speech-to-Text.
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La technologie Speech to Text d'IBM Watson facilite la transcription rapide et précise de la parole dans différentes langues pour de nombreuses applications, sans exclure l'auto-assistance client, l'assistance aux agents et l'analyse vocale.
La technologie propose des modèles avancés d'apprentissage automatique prédéfinis et des configurations optionnelles pour s'adapter à vos besoins spécifiques.
Le modèle de langage universel est le choix par défaut pour le service Speech-to-Text de Microsoft Azure. Il a été développé par Microsoft et est hébergé dans le cloud. Ce modèle convient parfaitement aux scénarios de conversation et de dictée.
Cependant, pour des environnements uniques, il est possible de concevoir et d'éduquer des modèles acoustiques, linguistiques et de prononciation sur mesure pour des performances améliorées.
L'API Speech To Text (STT) de NeuralSpace sert de passerelle pour faciliter les transcriptions audio. Il utilise des modèles d'IA de pointe pour proposer des transcriptions précises de toutes sortes de discours, qu'il s'agisse de conversations ou de formes alternatives.
L'API prend en charge diverses langues du monde entier, y compris celles dont la représentation numérique est limitée. Vous pouvez utiliser l'API pour divers cas d'utilisation, notamment le sous-titrage de vidéos ou de réunions, les robots vocaux et la transcription automatique.
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OpenAI a développé et introduit un réseau neuronal nommé Whisper, qui atteint des niveaux élevés de robustesse et de précision similaires à ceux des humains. Il a été formé sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur Internet.
La recherche montre que l'utilisation d'un ensemble de données large et varié améliore la résilience aux accents, au son ambiant et à une terminologie spécialisée. En outre, il permet la transcription et la traduction de plusieurs langues vers l'anglais.
Le moteur STT de Rev est le modèle de synthèse vocale le plus précis au monde. Il a été formé sur plus de 50 000 heures de données pertinentes. Simplifiez votre processus de création en mettant en œuvre un modèle universel qui englobe tous les accents, dialectes, langues et formats audio. Grâce à une intégration fluide de l'API, vous pouvez supprimer les étapes redondantes pour obtenir le résultat souhaité.
Speechmatics fournit une technologie de reconnaissance vocale pour les applications critiques, en utilisant son moteur de reconnaissance contextuelle. Notre technologie est utilisée par un large éventail d'entreprises dans les domaines des centres de contact, de la gestion de la relation client, de l'électronique grand public, de la sécurité, des médias et du divertissement et des logiciels. Speechmatics transcrit des millions d'heures dans le monde entier dans plus de 30 langues chaque mois.
L'API Symbl utilise des techniques d'apprentissage automatique de pointe pour transcrire la parole en temps réel et fournir des analyses contextuelles supplémentaires, notamment l'identification du locuteur, l'analyse des sentiments et la détection des sujets.
Voci fournit des services de transcription très avancés et précis à des fins diverses. Leur API est capable de reconnaître la parole en temps réel, de traiter de grands fichiers audio et de gérer diverses langues et accents, le tout grâce aux réseaux neuronaux profonds de Voci.
En outre, les services de Voci couvrent l'analyse de texte, la diarisation des locuteurs et la détection de mots clés, avec une précision exceptionnelle et un temps de latence minimal. L'API peut être intégrée à différents types d'applications, notamment les centres d'appels, les services de transcription et les appareils à commande vocale.
Eden AI propose une plateforme conviviale permettant d'évaluer les informations tarifaires provenant de divers fournisseurs d'API et de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Par conséquent, il est essentiel de se tenir au courant des derniers prix. Le tableau des prix ci-dessous présente les tarifs pour les petites quantités pour octobre 2023, et vous pouvez obtenir des remises pour des volumes potentiellement importants.
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Eden AI représente l'avenir de l'utilisation de l'IA dans les entreprises : notre application vous permet d'appeler plusieurs API d'IA.
L'équipe Eden AI peut vous aider dans votre projet d'intégration Speech to Text. Cela peut être fait en :
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
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